Added control_lane column to Flowcell.
[htsworkflow.git] / htsworkflow / frontend / experiments / models.py
index 92b0d37b3e362b91e3932fcb426542e1784725a7..eafe06a080e7f45d55ac6a827a480be1a24b1fb6 100755 (executable)
@@ -1,6 +1,29 @@
+import logging
+
+from django.core.exceptions import ObjectDoesNotExist
+from django.core import urlresolvers
 from django.db import models
+
 from htsworkflow.frontend.samples.models import *
-from django.core.exceptions import ObjectDoesNotExist
+from htsworkflow.frontend.settings import options
+
+class ClusterStation(models.Model):
+  name = models.CharField(max_length=50, unique=True)
+
+  def __unicode__(self):
+    return unicode(self.name)
+
+class Sequencer(models.Model):
+  name = models.CharField(max_length=50, unique=True)
+
+  def __unicode__(self):
+    return unicode(self.name)
+
+default_pM = 5
+try:
+  default_pM = int(options.get('frontend', 'default_pm'))
+except ValueError,e:
+  logging.error("invalid value for frontend.default_pm")
 
 class FlowCell(models.Model):
   
@@ -9,60 +32,10 @@ class FlowCell(models.Model):
   advanced_run = models.BooleanField(default=False)
   paired_end = models.BooleanField(default=False)
   read_length = models.IntegerField(default=32) #Stanford is currenlty 25
-  
-  lane_1_library = models.ForeignKey(Library, related_name="lane_1_library")
-  lane_2_library = models.ForeignKey(Library, related_name="lane_2_library")
-  lane_3_library = models.ForeignKey(Library, related_name="lane_3_library")
-  lane_4_library = models.ForeignKey(Library, related_name="lane_4_library")
-  lane_5_library = models.ForeignKey(Library, related_name="lane_5_library")
-  lane_6_library = models.ForeignKey(Library, related_name="lane_6_library")
-  lane_7_library = models.ForeignKey(Library, related_name="lane_7_library")
-  lane_8_library = models.ForeignKey(Library, related_name="lane_8_library")
-
-  lane_1_pM = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2,blank=False, null=False,default=2.5)
-  lane_2_pM = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2,blank=False, null=False,default=2.5)
-  lane_3_pM = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2,blank=False, null=False,default=2.5)
-  lane_4_pM = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2,blank=False, null=False,default=2.5)
-  lane_5_pM = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2,blank=False, null=False,default=2.5)
-  lane_6_pM = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2,blank=False, null=False,default=2.5)
-  lane_7_pM = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2,blank=False, null=False,default=2.5)
-  lane_8_pM = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2,blank=False, null=False,default=2.5)
-  
-  lane_1_cluster_estimate = models.IntegerField(blank=True, null=True)
-  lane_2_cluster_estimate = models.IntegerField(blank=True, null=True)
-  lane_3_cluster_estimate = models.IntegerField(blank=True, null=True)
-  lane_4_cluster_estimate = models.IntegerField(blank=True, null=True)
-  lane_5_cluster_estimate = models.IntegerField(blank=True, null=True)
-  lane_6_cluster_estimate = models.IntegerField(blank=True, null=True)
-  lane_7_cluster_estimate = models.IntegerField(blank=True, null=True)
-  lane_8_cluster_estimate = models.IntegerField(blank=True, null=True)
-  # lane_1_primer = models.ForeignKey(Primer,blank=True,null=True,related_name="lane_1_primer")
-  # lane_2_primer = models.ForeignKey(Primer,blank=True,null=True,related_name="lane_2_primer")
-  # lane_3_primer = models.ForeignKey(Primer,blank=True,null=True,related_name="lane_3_primer")
-  # lane_4_primer = models.ForeignKey(Primer,blank=True,null=True,related_name="lane_4_primer")
-  # lane_5_primer = models.ForeignKey(Primer,blank=True,null=True,related_name="lane_5_primer")
-  # lane_6_primer = models.ForeignKey(Primer,blank=True,null=True,related_name="lane_6_primer")
-  # lane_7_primer = models.ForeignKey(Primer,blank=True,null=True,related_name="lane_7_primer")
-  # lane_8_primer = models.ForeignKey(Primer,blank=True,null=True,related_name="lane_8_primer")
-
-  #Machine Names
-  CLUSTER_MAC = (
-      ('M304','Cardinal'),
-      ('R349','R349'),
-      ('Tinkerbell','Tinkerbell'),
-      ('BitBit','BitBit'),
-    )
-  
-  SEQ_MAC = (
-      ('EAS149','Stanford'),
-      ('EAS46','EAS46'),
-      ('EAS45','Paris'),
-      ('Britney','Britney'),
-    )
-  
-  cluster_mac_id = models.CharField(max_length=50, choices=CLUSTER_MAC, default='BitBit')
-  seq_mac_id = models.CharField(max_length=50, choices=SEQ_MAC, verbose_name = 'Sequencer', default='Britney')
+  control_lane = models.IntegerField(choices=[(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8)], null=True)
+
+  cluster_station = models.ForeignKey(ClusterStation, default=3)
+  sequencer = models.ForeignKey(Sequencer, default=1)
   
   notes = models.TextField(blank=True)
 
@@ -81,13 +54,27 @@ class FlowCell(models.Model):
   Create_LOG.allow_tags = True 
 
   def Lanes(self):
-    return '<div><span style="margin-right:10px">1)%s</span><span style="margin-right:10px">2)%s</span><span style="margin-right:10px">3)%s</span><span style="margin-right:10px">4)%s</span><span style="margin-right:10px">5)%s</span><span style="margin-right:10px">6)%s</span><span style="margin-right:10px">7)%s</span><span style="margin-right:10px">8)%s</span></div>' % (self.lane_1_library,self.lane_2_library,self.lane_3_library,self.lane_4_library,self.lane_5_library,self.lane_6_library,self.lane_7_library,self.lane_8_library)
+    library_url = '/admin/samples/library/%s' 
+    html = ['<table>']
+    #for i in range(1,9):
+    for lane in self.lane_set.all():
+        cluster_estimate = lane.cluster_estimate
+        if cluster_estimate is not None:
+            cluster_estimate = "%s k" % ((int(cluster_estimate)/1000), )
+        else:
+            cluster_estimate = 'None'
+        library_id = lane.library_id
+        library = lane.library
+        element = '<tr><td>%d</td><td><a href="%s">%s</a></td><td>%s</td></tr>'
+        expanded_library_url = library_url %(library_id,)
+        html.append(element % (lane.lane_number, expanded_library_url, library, cluster_estimate))
+    html.append('</table>')
+    return "\n".join(html)
   Lanes.allow_tags = True
 
   class Meta:
     ordering = ["-run_date"]
   
-
 ### -----------------------
 class DataRun(models.Model):
   ConfTemplate = "CONFIG PARAMS WILL BE GENERATED BY THE PIPELINE SCRIPT.\nYOU'LL BE ABLE TO EDIT AFTER IF NEEDED."
@@ -141,3 +128,12 @@ class DataRun(models.Model):
     str += '</div>'    
     return str
   Flowcell_Info.allow_tags = True
+
+
+class Lane(models.Model):
+  flowcell = models.ForeignKey(FlowCell)
+  lane_number = models.IntegerField(choices=[(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6),(7,7),(8,8)])
+  library = models.ForeignKey(Library)
+  pM = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2,blank=False, null=False,default=default_pM)
+  cluster_estimate = models.IntegerField(blank=True, null=True)
+  comment = models.TextField(null=True, blank=True)