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Add detailed API upload example to docs #1077

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jsmentch opened this issue Aug 31, 2022 · 5 comments
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Add detailed API upload example to docs #1077

jsmentch opened this issue Aug 31, 2022 · 5 comments
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documentation enhancement

Comments

@jsmentch
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Contributor

It is possible via the web interface to run analyses on HBN by searching for it on the web interface (even though it is somewhat out of date/hidden) but it's not possible to upload new predictors via the website since there is no dataset search function on the upload new predictors page.

I'm working with a student and we want to try out a new predictor on some HBN subjects but can't do it via the web - would it be easy to enable the search function there or show HBN on the new predictors page?

alternative:
when the tutorials are fleshed out can see how to do this via pyNS to get around this, but I'm not sure how to do that myself
@adelavega
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Collaborator

Ah, that's interesting. I did notice somebody made an HBN analysis and thought it was odd.

In a way its technically a bug that you can create an analysis with HBN via search, but I'm OK w/ letting that stand.

I think the easiest short term fix is to upload via pyNS.

Check out the doc string on this function: https://github.com/neuroscout/pyNS/blob/master/pyns/endpoints/predictor.py

Basically, you need to pass a list of event_files (list of strings), and pair that with a list of lists of run_id integers of the same length.

For example:

event_files = ["event1.tsv", "event2.tsv"]`
runs = [[123, 124, 125], [126, 127, 128]]

This would mean that event1.tsv matches to run_ids [123, 124, 125] and event2.tsv corresponds to [126, 126, 128].

Obviously that requires querying api.runs to get the run_ids that match to the subjects/runs that you desire.

The description parameter is optional and is list of dictionaries, with one dictionary per file. Each key in the dictionary is a column in the .tsv file and matches to a string description of the columns.

Given a .tsv file with the columns: ["speech", "RT"] you would provide a dictionary such as:

{
   "speech": "binary indicator of speech",
   "RT": "reaction time"
}

Give that a shot, and lmk if you have any issues. I think we could probably make this function easier to use in pyNS and document it based on your experience.

@jsmentch
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Contributor Author

I'm a little stuck here, I tried to upload the predictors it failed and I have an error:
Error creating predictors. Failed processing ToM2HMControl. 'list' object has no attribute 'get'

I will paste my command and the file below:

pyNS command 
from pyns import Neuroscout
neuroscout = Neuroscout(email='', password='')

#get hbn runs
hbn_runs=neuroscout.runs.get(dataset_id=8)
runs=[p['id'] for p in hbn_runs]

#path to event file
event_files = ['../sourcedata/data/HBN/features/tom/ToM2HMAll.tsv']

#descriptions of features
descriptions = \
[{"ToM2HMControl": "Theory of Mind Localizer - binary feature of control",\
"ToM2HMMental": "Theory of Mind Localizer - binary feature of mental", \
"ToM2HMPain": "Theory of Mind Localizer - binary feature of pain", \
"ToM2HMSocial": "Theory of Mind Localizer - binary feature of social"}]

#create collection
neuroscout.predictors.create_collection(collection_name="DM ToM Localizer",\
                                      dataset_id=8, \
                                      runs=[runs], \
                                      event_files=event_files, \
                                      descriptions = descriptions)
feature tsv file 
onset	duration	ToM2HMControl	ToM2HMMental	ToM2HMPain	ToM2HMSocial
0	0.1	0	0	0	1
0.1	0.1	0	0	0	1
0.2	0.1	0	0	0	1
0.3	0.1	0	0	0	1
0.4	0.1	0	0	0	1
0.5	0.1	0	0	0	1
0.6	0.1	0	0	0	1
0.7	0.1	0	0	0	1
0.8	0.1	0	0	0	1
0.9	0.1	0	0	0	1
1	0.1	0	0	0	1
1.1	0.1	0	0	0	1
1.2	0.1	0	0	0	1
1.3	0.1	0	0	0	1
1.4	0.1	0	0	0	1
1.5	0.1	0	0	0	1
1.6	0.1	0	0	0	1
1.7	0.1	0	0	0	1
1.8	0.1	0	0	0	1
1.9	0.1	0	0	0	1
2	0.1	0	0	0	1
2.1	0.1	0	0	0	1
2.2	0.1	0	0	0	1
2.3	0.1	0	0	0	1
2.4	0.1	0	0	0	1
2.5	0.1	0	0	0	1
2.6	0.1	0	0	0	1
2.7	0.1	0	0	0	1
2.8	0.1	0	0	0	1
2.9	0.1	0	0	0	1
3	0.1	0	0	0	1
3.1	0.1	0	0	0	1
3.2	0.1	0	0	0	1
3.3	0.1	0	0	0	1
3.4	0.1	0	0	0	1
3.5	0.1	0	0	0	1
3.6	0.1	0	0	0	1
3.7	0.1	0	0	0	1
3.8	0.1	0	0	0	1
3.9	0.1	0	0	0	1
4	0.1	0	0	0	1
4.1	0.1	0	0	0	1
4.2	0.1	0	0	0	1
4.3	0.1	0	0	0	1
4.4	0.1	0	0	0	1
4.5	0.1	0	0	0	1
4.6	0.1	0	0	0	1
4.7	0.1	0	0	0	1
4.8	0.1	0	0	0	1
4.9	0.1	0	0	0	1
5	0.1	0	0	0	1
5.1	0.1	0	0	0	1
5.2	0.1	0	0	0	1
5.3	0.1	0	0	0	1
5.4	0.1	0	0	0	1
5.5	0.1	0	0	0	1
5.6	0.1	0	0	0	1
5.7	0.1	0	0	0	1
5.8	0.1	0	0	0	1
5.9	0.1	0	0	0	1
6	0.1	0	0	0	1
6.1	0.1	0	0	0	1
6.2	0.1	0	0	0	1
6.3	0.1	0	0	0	1
6.4	0.1	0	0	0	1
6.5	0.1	0	0	0	1
6.6	0.1	0	0	0	1
6.7	0.1	0	0	0	1
6.8	0.1	0	0	0	1
6.9	0.1	0	0	0	1
7	0.1	0	0	0	1
7.1	0.1	0	0	0	1
7.2	0.1	0	0	0	1
7.3	0.1	0	0	0	1
7.4	0.1	0	0	0	1
7.5	0.1	0	0	0	1
7.6	0.1	0	0	0	1
7.7	0.1	0	0	0	1
7.8	0.1	0	0	0	1
7.9	0.1	0	0	0	1
8	0.1	0	0	0	1
8.1	0.1	0	0	0	1
8.2	0.1	0	0	0	1
8.3	0.1	0	0	0	1
8.4	0.1	0	0	0	1
8.5	0.1	0	0	0	1
8.6	0.1	0	0	0	1
8.7	0.1	0	0	0	1
8.8	0.1	0	0	0	1
8.9	0.1	0	0	0	1
9	0.1	0	0	0	1
9.1	0.1	0	0	0	1
9.2	0.1	0	0	0	1
9.3	0.1	0	0	0	1
9.4	0.1	0	0	0	1
9.5	0.1	0	0	0	1
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11.3	0.1	0	0	0	1
11.4	0.1	0	0	0	1
11.5	0.1	0	0	0	1
11.6	0.1	0	0	0	1
11.7	0.1	0	0	0	1
11.8	0.1	0	0	0	1
11.9	0.1	0	0	0	1
12	0.1	0	0	0	1
12.1	0.1	0	0	0	1
12.2	0.1	0	0	0	1
12.3	0.1	0	0	0	1
12.4	0.1	0	0	0	1
12.5	0.1	0	0	0	1
12.6	0.1	0	0	0	1
12.7	0.1	0	0	0	1
12.8	0.1	0	0	0	1
12.9	0.1	0	0	0	1
13	0.1	0	0	0	1
13.1	0.1	0	0	0	1
13.2	0.1	0	0	0	1
13.3	0.1	0	0	0	1
13.4	0.1	0	0	0	1
13.5	0.1	0	0	0	1
13.6	0.1	0	0	0	1
13.7	0.1	0	0	0	1
13.8	0.1	0	0	0	1
13.9	0.1	0	0	0	1
14	0.1	0	0	0	1
14.1	0.1	0	0	0	1
14.2	0.1	0	0	0	1
14.3	0.1	0	0	0	1
14.4	0.1	0	0	0	1
14.5	0.1	0	0	0	1
14.6	0.1	0	0	0	1
14.7	0.1	0	0	0	1
14.8	0.1	0	0	0	1
14.9	0.1	0	0	0	1
15	0.1	0	0	0	1
15.1	0.1	0	0	0	1
15.2	0.1	0	0	0	1
15.3	0.1	0	0	0	1
15.4	0.1	0	0	0	1
15.5	0.1	0	0	0	1
15.6	0.1	0	0	0	1
15.7	0.1	0	0	0	1
15.8	0.1	0	0	0	1
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16	0.1	0	0	0	1
16.1	0.1	0	0	0	1
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16.7	0.1	0	0	0	1
16.8	0.1	0	0	0	1
16.9	0.1	0	0	0	1
17	0.1	0	0	0	1
17.1	0.1	0	0	0	1
17.2	0.1	0	0	0	1
17.3	0.1	0	0	0	1
17.4	0.1	0	0	0	1
17.5	0.1	0	0	0	1
17.6	0.1	0	0	0	1
17.7	0.1	0	0	0	1
17.8	0.1	0	0	0	1
17.9	0.1	0	0	0	1
18	0.1	0	0	0	1
18.1	0.1	0	0	0	1
18.2	0.1	0	0	0	1
18.3	0.1	0	0	0	1
18.4	0.1	0	0	0	1
18.5	0.1	0	0	0	1
18.6	0.1	0	0	0	1
18.7	0.1	0	0	0	1
18.8	0.1	0	0	0	1
18.9	0.1	0	0	0	1
19	0.1	0	0	0	1
19.1	0.1	0	0	0	1
19.2	0.1	0	0	0	1
19.3	0.1	0	0	0	1
19.4	0.1	0	0	0	1
19.5	0.1	0	0	0	1
19.6	0.1	0	0	0	1
19.7	0.1	0	0	0	1
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22.5	0.1	0	0	0	1
22.6	0.1	0	0	0	1
22.7	0.1	0	0	0	1
22.8	0.1	0	0	0	1
22.9	0.1	0	0	0	1
23	0.1	0	0	0	1
23.1	0.1	0	0	0	1
23.2	0.1	0	0	0	1
23.3	0.1	0	0	0	1
23.4	0.1	0	0	0	1
23.5	0.1	0	0	0	1
23.6	0.1	0	0	0	1
23.7	0.1	0	0	0	1
23.8	0.1	0	0	0	1
23.9	0.1	0	0	0	1
24	0.1	0	0	0	1
24.1	0.1	0	0	0	1
24.2	0.1	0	0	0	1
24.3	0.1	0	0	0	1
24.4	0.1	0	0	0	1
24.5	0.1	0	0	0	1
24.6	0.1	0	0	0	1
24.7	0.1	0	0	0	1
24.8	0.1	0	0	0	1
24.9	0.1	0	0	0	1
25	0.1	0	1	0	0
25.1	0.1	0	1	0	0
25.2	0.1	0	1	0	0
25.3	0.1	0	1	0	0
25.4	0.1	0	1	0	0
25.5	0.1	0	1	0	0
25.6	0.1	0	1	0	0
25.7	0.1	0	1	0	0
25.8	0.1	0	1	0	0
25.9	0.1	0	1	0	0
26	0.1	0	1	0	0
26.1	0.1	0	1	0	0
26.2	0.1	0	1	0	0
26.3	0.1	0	1	0	0
26.4	0.1	0	1	0	0
26.5	0.1	0	1	0	0
26.6	0.1	0	1	0	0
26.7	0.1	0	1	0	0
26.8	0.1	0	1	0	0
26.9	0.1	0	1	0	0
27	0.1	0	1	0	0
27.1	0.1	0	1	0	0
27.2	0.1	0	1	0	0
27.3	0.1	0	1	0	0
27.4	0.1	0	1	0	0
27.5	0.1	0	1	0	0
27.6	0.1	0	1	0	0
27.7	0.1	0	1	0	0
27.8	0.1	0	1	0	0
27.9	0.1	0	1	0	0
28	0.1	0	1	0	0
28.1	0.1	0	1	0	0
28.2	0.1	0	1	0	0
28.3	0.1	0	1	0	0
28.4	0.1	0	1	0	0
28.5	0.1	0	1	0	0
28.6	0.1	0	1	0	0
28.7	0.1	0	1	0	0
28.8	0.1	0	1	0	0
28.9	0.1	0	1	0	0
29	0.1	0	0	0	1
29.1	0.1	0	0	0	1
29.2	0.1	0	0	0	1
29.3	0.1	0	0	0	1
29.4	0.1	0	0	0	1
29.5	0.1	0	0	0	1
29.6	0.1	0	0	0	1
29.7	0.1	0	0	0	1
29.8	0.1	0	0	0	1
29.9	0.1	0	0	0	1
30	0.1	0	0	0	1
30.1	0.1	0	0	0	1
30.2	0.1	0	0	0	1
30.3	0.1	0	0	0	1
30.4	0.1	0	0	0	1
30.5	0.1	0	0	0	1
30.6	0.1	0	0	0	1
30.7	0.1	0	0	0	1
30.8	0.1	0	0	0	1
30.9	0.1	0	0	0	1
31	0.1	0	0	0	1
31.1	0.1	0	0	0	1
31.2	0.1	0	0	0	1
31.3	0.1	0	0	0	1
31.4	0.1	0	0	0	1
31.5	0.1	0	0	0	1
31.6	0.1	0	0	0	1
31.7	0.1	0	0	0	1
31.8	0.1	0	0	0	1
31.9	0.1	0	0	0	1
32	0.1	0	0	0	1
32.1	0.1	0	0	0	1
32.2	0.1	0	0	0	1
32.3	0.1	0	0	0	1
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578	0.1	0	0	1	0
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600	0.1	1	0	0	0
600.1	0.1	1	0	0	0

@adelavega
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Collaborator

I think the issue is that descriptions should not be a list, but an object.

I think the assumption here is that across all the files the columns should be the same, so you should only need a single description object.

The following should work:

descriptions = \
{"ToM2HMControl": "Theory of Mind Localizer - binary feature of control",\
"ToM2HMMental": "Theory of Mind Localizer - binary feature of mental", \
"ToM2HMPain": "Theory of Mind Localizer - binary feature of pain", \
"ToM2HMSocial": "Theory of Mind Localizer - binary feature of social"}

@adelavega
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Collaborator

Relevant line:

neuroscout/neuroscout/tasks/upload.py

Line 71 in ed79e9c

description=descriptions.get(col))

Might be a good idea to validate inputs

@jsmentch
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Contributor Author

That fixed it - thanks! Was able to upload the predictors

@adelavega adelavega changed the title possible to upload new predictors to HBN via the website? Add detailed API upload example to docs Sep 19, 2022
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