edrn.nyuxls2erne

Software captura de pantalla:
edrn.nyuxls2erne
Detalles de software:
Versión: 0.0.2
Fecha de carga: 14 Apr 15
Promotor: Sean Kelly
Licencia: Libre
Popularidad: 6

Rating: 2.0/5 (Total Votes: 1)

edrn.nyuxls2erne es un conversor de & nbsp;. Lleva registros de especímenes de New York University Medical School (Universidad de Nueva York) 's la recogida de muestras de investigación del cáncer que se almacenan como una serie de hojas de cálculo. De esos, se da salida a una serie de sentencias SQL que se pueden inyectar en el sistema de caché de la Red de Investigación de Detección Temprana de la red (EDRN) Resource Exchange (ERNE).
Eso permite que el portal público EDRN muestran los especímenes recolectados en la NYU, sin necesidad de un servidor de ERNE para ser instalado en la NYU.
Nifty, ¿eh?
Instalación
Por el momento, la forma más fácil de instalar el XLS NYU a ERNE Converter es utilizar pip o easy_install. Como usuario privilegiado, escriba:
PIP instalar edrn.nyuxls2erne
o:
easy_install edrn.nyuxls2erne
El software, así como sus dependencias se descargarán e instalarán automáticamente.
¿Es usted un usuario avanzado que se aprovecha de virtualenv o buildout? Sabes qué hacer.
Instalación de fuente
Si ninguno pip ni easy_install están disponibles en el sistema, sólo tiene que instalar desde el código fuente:
1. Descargue el archivo de paquetes fuente.
2. Extraiga el archivo tar comprimido con gzip.
3. En el directorio extraído, python setup.py install ejecutar como usuario privilegiado

¿Qué hay de nuevo en esta versión:.

    < li> CA-832 ​​- NYU correcta Espécimen del sitio, PI y Órgano

¿Qué hay de nuevo en la versión 0.0.1:

  • Esta versión soluciona el problema de la interpretación de códigos identificado en https : //edrn-jpl.basecamphq.com/W4242569 y nombre en código & quot; Maureen Colbert & quot; debido a la línea de asunto del mensaje de correo electrónico que el investigador proyecto respondió a fin de impulsar estos cambios tengan efecto.
  • Esta versión también añade la utilidad mkrelease a su buildout con el fin de simplificar futuras versiones.

Requisitos :

  • Python

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