由于使用EPU收集的數(shù)據(jù)都是分布在各個(gè)square中（默認(rèn)狀態(tài)中）
但是我們?cè)趇mput是屿聋，照片在同一個(gè)文件夾中會(huì)比較方便空扎。
所以我一般會(huì)用
> mv ../*/*.mrc /x/
將所有的照片放到/x/中
不過(guò)用軟鏈接的方式也許更好
> ln -s ../*/*.mrc /x/
這次的數(shù)據(jù)質(zhì)量不太行藏鹊，有很多照片都沒(méi)有顆粒。前期只使用relion和cryoSPARC內(nèi)部的參數(shù)性篩選照片后做處理转锈，沒(méi)有得到很好的重構(gòu)結(jié)果盘寡，所以我打算將分析一下各個(gè)square中的可用照片數(shù)量，結(jié)合square的狀態(tài)來(lái)分析我在選square的時(shí)候是否合理撮慨。
不過(guò)用什么方法來(lái)快速過(guò)一遍照片原本比較糾結(jié)竿痰，我想直接肉眼看每一張照片來(lái)判斷，一開(kāi)始serialEM收集且用motioncor處理的照片可以用dosef_logviewer一張張看砌溺，后來(lái)好像又不興這個(gè)方法了（需要在收集時(shí)運(yùn)行某個(gè)腳本影涉，并保留這個(gè)信息）。后來(lái)我試過(guò)在ccpem中可以一次性顯示多張照片來(lái)做篩選规伐，但是這個(gè)軟件放我電腦里一直不穩(wěn)定蟹倾，可能是我對(duì)環(huán)境變量和python什么一直是迷糊的狀態(tài)....
后來(lái)各個(gè)電鏡中心開(kāi)始使用了EPU作為數(shù)據(jù)收集的軟件了，而這個(gè)軟件收集的時(shí)候會(huì)默認(rèn)得到相應(yīng)的png文件猖闪，這倒是對(duì)照片的肉眼篩選很友好喊式。
但是我在centos的默認(rèn)文件夾中用陣列模式查看照片png時(shí)又遇到問(wèn)題，最多只能放大到133%的比例萧朝，還是不太能看清照片中的顆粒（主要我的蛋白也太胁砹簟），然后就開(kāi)始懶人方法检柬，把屏幕比例改成300%献联，ok，能看清了何址。
原本想用diff來(lái)比較原square中的照片和剩余照片的量來(lái)分析square質(zhì)量里逆，但是搞了半天沒(méi)搞懂這個(gè)命令的參數(shù)，算了還是用傻辦法用爪，按編號(hào)來(lái)記錄原押。（EPU得到的照片文件名是真的長(zhǎng)，很不友好）
然后就可以分析是哪個(gè)垃圾square在影響我的數(shù)據(jù)了
剃掉不好的照片后偎血，用
> find ./ -name "*,png" >./*/good-photo.txt
將字段匯總到文件夾中诸衔，然后是利用文件編輯器中自帶的替換字符功能，將羅列的文件名前加入ln -s ...和目標(biāo)文件夾名颇玷。也就是制作軟鏈接腳本笨农，再將txt文件轉(zhuǎn)成.sh文件
> mv good-photo.txt good-photo.sh
> bash ./good-photo.sh
（直接復(fù)制txt文件中的命令來(lái)執(zhí)行的話，會(huì)丟失語(yǔ)句導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失）
好了我要用新篩的照片做2d了帖渠，bye
