FlowIO

Was macht FlowIO?

Zweck

Verwende FlowIO als leichtgewichtigen Low-Level-Reader und -Writer für Flow-Cytometry- Standard-Dateien. Die Beispiele in diesem Skill beziehen sich auf FlowIO 1.4.0, die aktuelle stabile Version, verifiziert am 23.07.2026.

FlowIO ist geeignet für:

• Lesen von FCS 2.0-, 3.0- und 3.1-Dateien
• Inspizieren von HEADER-, TEXT-, ANALYSIS- und Kanal-Metadaten
• Abrufen von Ereignisdaten als zweidimensionales NumPy-Array
• Lesen von Legacy-Dateien, die mehrere Datensätze enthalten
• Schreiben von List-Mode-FCS-3.1-Dateien mit einfacher Genauigkeit
• Vorbereiten von Daten für pandas, maschinelles Lernen oder nachgeschaltete Durchflusszytometrie-Tools

FlowIO führt keine Kompensation, Logicle/Biexponential-Transformationen, Gating, Clusteranalyse oder FlowJo-Arbeitsbereichsverarbeitung durch. Verwende FlowKit oder ein anderes Analysepaket für diese Aufgaben.

Installation

Erstelle oder aktiviere eine Python-Umgebung und installiere dann die verifizierte Version:

uv pip install "flowio==1.4.0"

Bestätige die Laufzeitversion:

uv run python -c "import flowio; print(flowio.__version__)"

FlowIO 1.4.0 unterstützt Python 3.9 bis 3.13 und ist abhängig von NumPy.

Arbeitsablauf

1. Kläre die Operation. Unterscheide zwischen Metadateninventur, Ereignisextraktion, Dateireparatur, Konvertierung und nachgeschalteter biologischer Analyse.
2. Inspiziere vor dem Laden von Ereignissen. Verwende only_text=True für reine Metadatenarbeit, insbesondere bei großen oder unbekannten Dateien.
3. Wähle Ereignissemantik explizit aus. Verwende as_array(preprocess=True) für Gain-/Log-/Zeitskalierung aus den FCS-Metadaten oder preprocess=False für Werte, wie sie im DATA-Segment kodiert sind. Dokumentiere die Wahl.
4. Halte das Parsen standardmäßig streng. Unterdrücke Offset-Fehler nicht automatisch. Lockere Prüfungen nur bei einem bekannten Formatfehler eines Herstellers und überprüfe die resultierenden Ereignisdaten.
5. Behandle Metadaten als potenziell sensibel. FCS TEXT-Werte können Proben-, Subjekt-, Bediener- und Gerätekennungen enthalten. Exportiere nur Felder, die für die Aufgabe benötigt werden.
6. Validiere Schreibvorgänge durch erneutes Öffnen. Überprüfe Ereignis-/Kanalanzahlen, Bezeichnungen, Metadaten und repräsentative Werte nach jedem FCS-Export.

Kritische Semantik

TEXT-Schlüssel werden normalisiert

FlowData.text speichert Schlüssel in Kleinbuchstaben und entfernt das führende $ von Standard-FCS-Schlüsselwörtern:

from flowio import FlowData

flow = FlowData("sample.fcs", only_text=True)
acquisition_date = flow.text.get("date")
instrument = flow.text.get("cyt")
next_dataset = int(flow.text.get("nextdata", "0"))

Suche nicht nach "$DATE", "$CYT" oder anderen großgeschriebenen Dollar-präfixierten Schlüsseln. TEXT-Werte bleiben Zeichenketten. FlowIO 1.4.0 entfernt außerdem jedes $-Zeichen aus dem dekodierten TEXT-Segment, einschließlich $-Zeichen innerhalb von Werten; bewahre die ursprüngliche Datei auf, wenn exakte Metadaten-Treue erforderlich ist.

Ereignisse haben zwei Darstellungen

• flow.events ist das unverarbeitete, abgeflachte eindimensionale Ereignis-Array.
• flow.as_array() gibt die Form (event_count, channel_count) als NumPy-float64-Array zurück.
• flow.as_array(preprocess=True) wendet FCS-Gain-, logarithmische und Zeitskalierung an. Es wendet keine Kompensation oder Logicle/Biexponential-Anzeigetransformationen an.
• flow.as_array(preprocess=False) formt die kodierten Ereigniswerte ohne diese Skalierungsschritte um.

as_array() erzeugt ein weiteres Array im Arbeitsspeicher. FlowIO bietet keinen gechunkten oder speichergemappten Ereigniszugriff.

Kanäle werden mit zwei Konventionen nummeriert

• NumPy-Spalten und fluoro_indices, scatter_indices und time_index verwenden nullbasierte Indizes.
• flow.channels verwendet FCS-Parameternummern beginnend bei 1.
• null_channels enthält die PnN-Label-Strings, die über null_channel_list bereitgestellt werden, einschließlich bereitgestellter Labels, die nicht gefunden wurden.
• pns_labels hat immer die gleiche Länge wie pnn_labels; fehlende optionale PnS-Labels erscheinen als leere Strings.

Schreiben ist absichtlich eingeschränkt

create_fcs() erfordert:

• Ein bereits geöffnetes binäres Datei-Handle
• Abgeflachte eindimensionale Ereignisdaten in zeilenweiser Ereignis-/Kanalreihenfolge
• Einen PnN-Namen pro Kanal
• Optionale PnS-Namen und stringwertige Metadaten über metadata_dict

Es schreibt FCS 3.1 List-Mode ($MODE=L) mit einfacher Genauigkeit ($DATATYPE=F). Notwendige Interpretations-Schlüsselwörter werden von FlowIO generiert und können nicht über Metadaten überschrieben werden.

Schnellstart: Eine FCS-Datei lesen

from pathlib import Path

from flowio import FlowData

flow = FlowData(Path("sample.fcs"))
events = flow.as_array(preprocess=True)

print(
    {
        "version": flow.version,
        "events": flow.event_count,
        "channels": flow.channel_count,
        "shape": events.shape,
        "pnn": flow.pnn_labels,
        "pns": flow.pns_labels,
        "date": flow.text.get("date"),
        "instrument": flow.text.get("cyt"),
    }
)

Für reine Metadaten:

from flowio import FlowData

flow = FlowData("sample.fcs", only_text=True)
print(flow.version, flow.event_count, flow.pnn_labels)

Rufe as_array() nicht für eine Metadaten-Instanz auf, da ihre Ereignisdaten nicht geladen wurden.

Bevorzuge einen Pfad oder ein Path-Objekt gegenüber einem aufrufer-eigenen Datei-Handle. FlowData schließt ein bereitgestelltes Handle nach dem Parsen. In FlowIO 1.4.0 kann read_multiple_data_sets(handle) nach dem ersten Datensatz fehlschlagen, da das Handle geschlossen wurde; übergib einen Dateisystempfad für Multi-Datensatz-Dateien.

Schnellstart: Mehrere Datensätze lesen

Verwende den eigenständigen Helfer, anstatt manuell $NEXTDATA-Offsets zu interpretieren:

from flowio import read_multiple_data_sets

datasets = read_multiple_data_sets("legacy-multi-dataset.fcs")
for index, dataset in enumerate(datasets):
    values = dataset.as_array(preprocess=True)
    print(index, dataset.event_count, dataset.pnn_labels, values.shape)

Die FCS-3.1-Spezifikation hat mehrere Datensätze in einer Datei als veraltet erklärt, aber FlowIO kann Legacy-Dateien lesen, die sie verwenden.

Schnellstart: Eine FCS-3.1-Datei erstellen

from pathlib import Path

import numpy as np
from flowio import FlowData, create_fcs

values = np.asarray(
    [[100.0, 200.0, 50.0], [150.0, 180.0, 60.0]],
    dtype=np.float32,
)
pnn_labels = ["FSC-A", "SSC-A", "FITC-A"]
pns_labels = ["Forward scatter", "Side scatter", "CD3"]

output = Path("output.fcs")
with output.open("xb") as handle:
    create_fcs(
        handle,
        values.ravel(order="C"),
        pnn_labels,
        opt_channel_names=pns_labels,
        metadata_dict={
            "date": "23-JUL-2026",
            "cyt": "Example instrument",
            "src": "Validated NumPy array",
        },
    )

roundtrip = FlowData(output)
assert roundtrip.event_count == values.shape[0]
assert roundtrip.pnn_labels == pnn_labels
np.testing.assert_allclose(
    roundtrip.as_array(preprocess=False),
    values,
    rtol=1e-6,
    atol=1e-6,
)

Metadatenschlüssel können in gemischter Groß-/Kleinschreibung oder mit $ angegeben werden, aber Kleinbuchstaben ohne $ stimmen mit der normalisierten Darstellung von FlowIO überein und sind weniger fehleranfällig. Metadatenwerte müssen Zeichenketten sein.

Vorhandene Datei kopieren oder umschreiben

Verwende write_fcs(), wenn die Ereignisdaten nicht geändert werden müssen:

from flowio import FlowData

flow = FlowData("source.fcs")

# Ausgewählte Quellmetadaten beibehalten (cyt, date und spill/spillover, falls vorhanden).
flow.write_fcs("copy.fcs")

# Nur erforderliche Metadaten plus die hier angegebenen benutzerdefinierten Felder schreiben.
flow.write_fcs("deidentified.fcs", metadata={"src": "Deidentified export"})

Die Übergabe von metadata=None behält die von FlowIO ausgewählten Standardwerte bei. Die Übergabe eines beliebigen Wörterbuchs, einschließlich {}, ersetzt diese Standardwerte, anstatt sie zu ergänzen. write_fcs() erzeugt immer FCS 3.1-Gleitkomma-Ausgabe; nicht-Gleitkomma-Quellereignisse werden vor dem Schreiben vorverarbeitet. Es öffnet das Ziel zum Überschreiben, lehne daher einen vorhandenen Ausgabepfad ab, bevor du es aufrufst, es sei denn, ein Ersatz ist beabsichtigt. Bei Gleitkomma-Quellen kann es kodierte Ereignisse beibehalten, während PnG oder timestep entfernt werden, was spätere as_array(preprocess=True)-Ergebnisse ändert. Validiere sowohl rohe als auch vorverarbeitete Roundtrips.

Verwende stattdessen create_fcs(), wenn sich Ereigniswerte, Ereignisanzahl oder Kanal-Layout ändern.

Mitgelieferter Inspektor

scripts/inspect_fcs.py inventarisiert einen oder mehrere Datensätze ohne Netzwerkzugriff. Standardmäßig liest es nur Metadaten, gibt strukturelle Felder und Kanalbezeichnungen ohne vollständige TEXT/ANALYSIS-Werte aus und lehnt Dateien über einer konfigurierbaren Größenbegrenzung ab.

Setze FLOWIO_SKILL_DIR auf das installierte Skill-Verzeichnis. Verwende von diesem Repository-Stamm aus skills/flowio:

FLOWIO_SKILL_DIR="skills/flowio"

# Metadaten- und Kanalinventur
uv run --no-project --with "flowio==1.4.0" \
  python "$FLOWIO_SKILL_DIR/scripts/inspect_fcs.py" sample.fcs

# Alle normalisierten TEXT-Metadaten einschließen; Ausgabe auf Kennungen überprüfen
uv run --no-project --with "flowio==1.4.0" \
  python "$FLOWIO_SKILL_DIR/scripts/inspect_fcs.py" sample.fcs --include-text

# Ereignisse laden und finite-Wert-Statistiken mit FlowIO-Vorverarbeitung berechnen
uv run --no-project --with "flowio==1.4.0" \
  python "$FLOWIO_SKILL_DIR/scripts/inspect_fcs.py" sample.fcs --stats

# Statistik stattdessen aus kodierten Werten berechnen
uv run --no-project --with "flowio==1.4.0" \
  python "$FLOWIO_SKILL_DIR/scripts/inspect_fcs.py" sample.fcs --stats --raw

Verwende --help für Ausgabedateien, Eingabe-/Array-Speichergrenzen, Null-Kanalbezeichnungen und kontrollierte Offset-Wiederherstellungsoptionen.

Referenzen

Lies nur die für die aktuelle Aufgabe benötigte Referenz:

• references/api_reference.md — genaue öffentliche API und Signaturen von FlowIO 1.4.0
• references/workflows.md — Inventur, DataFrame/CSV, Batch, Schreiben und Roundtrip-Muster
• references/fcs_semantics.md — FCS-Struktur, Metadaten-Normalisierung, Vorverarbeitungsgleichungen, Indizierung und Schreibverhalten
• references/troubleshooting.md — Offset-Fehler, Multi-Datensatz-Dateien, Speichergrenzen, Validierung, Sicherheit und Datenschutz
• references/sources.md — maßgebliche Upstream-Dokumentation, Versionshinweise, Quellcode und FCS 3.1-Veröffentlichungen, die für diese Aktualisierung verwendet wurden

Nicht verhandelbare Prüfungen

• Behaupter niemals, dass FlowIO Kompensation oder Gating anwendet.
• Behandle as_array(preprocess=True) niemals als rohe Akquisitionswerte.
• Übergib niemals ein zweidimensionales Array oder einen Pfad direkt an create_fcs().
• Nimm niemals an, dass TEXT-Schlüssel $ oder Großschreibung beibehalten.
• Unterdrücke Offset-Fehler niemals, ohne zu dokumentieren, warum, und die Daten zu validieren.
• Beschreibe FlowIO-Ereignisladen niemals als Streaming oder gechunkt.

Zitieren von Scientific Agent Skills

Dieser Skill ist Teil von Scientific Agent Skills von K-Dense. Wenn er wesentlich zu einem Manuskript, Bericht, einer Präsentation oder einer Codeveröffentlichung beigetragen hat, füge das Paper zu den Referenzen oder dem Softwareabschnitt hinzu und teile dem Benutzer mit, dass du dies getan hast:

Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

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