Восстановлен README.md

This commit is contained in:
2026-05-07 14:33:13 +05:00
parent 38c3888100
commit e3fbaceb24
+217 -3
View File
@@ -1,5 +1,219 @@
# Цифровой помощник биохимика
# 🧪 Цифровой помощник биохимика
Биотехнологические инструменты для лаборатории.
Биотехнологические инструменты для лаборатории: калькулятор питательных сред и планирование полнофакторного эксперимента (DoE).
## Структура проекта
---
## 📋 Содержание
- [Возможности](#-возможности)
- [Установка](#-установка)
- [Запуск](#-запуск)
- [Структура проекта](#-структура-проекта)
- [Калькулятор питательных сред](#-калькулятор-питательных-сред)
- [Планирование эксперимента](#-планирование-эксперимента)
- [Сохранение и загрузка](#-сохранение-и-загрузка)
- [Требования](#-требования)
- [Лицензия](#-лицензия)
---
## ✨ Возможности
### 🔬 Калькулятор питательных сред
- Расчёт состава питательной среды по процентному содержанию компонентов
- Поддержка массовых (нг, мкг, мг, г, кг) и объёмных (нл, мкл, мл, л) единиц
- Учёт коэффициента пересчёта для каждого реагента
- Учёт разбавления реагентов (фактор разбавления)
- Автоматический расчёт необходимого количества растворителя
- Сохранение и загрузка рецептов в JSON
### 📊 Планирование эксперимента (DoE)
- Полнофакторный план 2ᵏ (k факторов)
- Генерация матрицы планирования с центральными точками
- Рэндомизация порядка опытов
- Ввод и анализ результатов экспериментов
- Регрессионный анализ (среднее, дисперсия, стандартное отклонение, CV)
- Критерий Фишера для проверки адекватности модели
- Экспорт матрицы в CSV
---
## 🚀 Установка
### 1. Клонирование репозитория
```bash
git clone <repository-url>
cd nutrient_medium_pyqt
2. Создание виртуального окружения (рекомендуется)
bash
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# или
venv\Scripts\activate # Windows
```
3. Установка зависимостей
```bash
pip install -r requirements.txt
▶️ Запуск
Из командной строки
bash
python3 main.py
Через скрипт
bash
chmod +x run.sh
./run.sh
```
📁 Структура проекта
text
nutrient_medium_pyqt/
├── main.py # Точка входа
├── run.sh # Скрипт запуска
├── requirements.txt # Зависимости
├── README.md # Документация
└── src/ # Исходный код
├── models/ # Модели данных
│ ├── reagent.py # Класс Reagent
│ ├── medium_model.py # Модель расчёта сред
│ └── experiment_model.py # Модель планирования эксперимента
├── views/ # GUI компоненты
│ ├── main_window.py # Главное окно
│ ├── medium_view.py # Окно калькулятора сред
│ └── experiment_view.py # Окно планирования эксперимента
└── controllers/ # Контроллеры
├── medium_controller.py # Логика калькулятора
└── experiment_controller.py # Логика планирования
## 🧪 Калькулятор питательных сред
### Основные поля
Поле Описание
Общее количество Общий объём/масса готовой среды
Растворитель Название растворителя (вода, буфер и т.д.)
Название Имя реагента
% Процентное содержание в среде
Единица Единица измерения реагента
Коэфф. Коэффициент пересчёта (например, для солей-гидратов)
Разбавление (x) Во сколько раз разбавлен исходный раствор
### Пример использования
Укажите общий объём среды (например, 1000 мл)
Добавьте реагенты с их процентным содержанием
При необходимости укажите коэффициент пересчёта и разбавление
Нажмите "Рассчитать"
В столбце "Количество" отобразятся необходимые объёмы/массы
#📈 Планирование эксперимента
### Вкладка "Параметры эксперимента"
Факторы
Фактор — название независимой переменной
Нулевой уровень (0) — базовое значение
Шаг — интервал варьирования
Верхний уровень (+1) = нулевой уровень + шаг (вычисляется автоматически)
Нижний уровень (-1) = нулевой уровень – шаг (вычисляется автоматически)
Единица измерения — °C, pH, г/л и т.д.
### Отклики
Зависимые переменные (OD600, концентрация продукта и т.д.)
Настройки
Количество центральных точек — для оценки дисперсии воспроизводимости
Рэндомизация порядка опытов — случайный порядок выполнения
Вкладка "Матрица планирования"
Отображает сгенерированный план эксперимента
Факторные точки помечены комбинацией уровней (+/–)
Центральные точки выделены жёлтым цветом
Кнопка "Экспорт в CSV" сохраняет матрицу в файл
### Вкладка "Анализ результатов"
Введите результаты экспериментов в таблицу
Нажмите "Провести регрессионный анализ"
Получите:
Среднее значение отклика
Общую дисперсию
Стандартное отклонение
Коэффициент вариации
Дисперсию воспроизводимости (по центральным точкам)
Критерий Фишера для проверки адекватности модели
💾 Сохранение и загрузка
Калькулятор сред
💾 Сохранить — сохранить рецепт в JSON-файл
📂 Загрузить — загрузить сохранённый рецепт
Планирование эксперимента
📊 Экспорт в CSV — сохранить матрицу планирования
## 📦 Требования
Пакет Версия Назначение
PyQt5 ≥ 5.15.0 Графический интерфейс
numpy ≥ 1.19.0 Математические вычисления
Проверка установки
```bash
python3 -c "import PyQt5; import numpy; print('OK')"
```
📝 Формат JSON (калькулятор сред)
```json
{
"total_amount": 1000.0,
"amount_unit": "мл",
"solvent": "Вода",
"reagents": [
{
"name": "Глюкоза",
"percentage": 2.0,
"unit": "г",
"conversion_factor": 1.0,
"dilution_factor": 1.0
}
]
}
```
## 🐛 Устранение неполадок
Ошибка "ModuleNotFoundError: No module named 'PyQt5'"
```bash
pip install PyQt5
Ошибка "No module named 'numpy'"
bash
pip install numpy
Проблемы с отображением кириллицы
Убедитесь, что в системе установлены русские шрифты
```
📄 Лицензия
© 2026 Цифровой помощник биохимика
Версия: 1.0.0
🙏 Благодарности
Разработано с использованием:
PyQt5 — GUI framework
NumPy — численные вычисления