分析一套数据中每个square中的照片良率

由于使用EPU收集的数据都是分布在各个square中（默认状态中）

但是我们在imput是，照片在同一个文件夹中会比较方便。

所以我一般会用

> mv ../*/*.mrc /x/

将所有的照片放到/x/中

不过用软链接的方式也许更好

> ln -s ../*/*.mrc /x/

这次的数据质量不太行，有很多照片都没有颗粒。前期只使用relion和cryoSPARC内部的参数性筛选照片后做处理，没有得到很好的重构结果，所以我打算将分析一下各个square中的可用照片数量，结合square的状态来分析我在选square的时候是否合理。

不过用什么方法来快速过一遍照片原本比较纠结，我想直接肉眼看每一张照片来判断，一开始serialEM收集且用motioncor处理的照片可以用dosef_logviewer一张张看，后来好像又不兴这个方法了（需要在收集时运行某个脚本，并保留这个信息）。后来我试过在ccpem中可以一次性显示多张照片来做筛选，但是这个软件放我电脑里一直不稳定，可能是我对环境变量和python什么一直是迷糊的状态....

后来各个电镜中心开始使用了EPU作为数据收集的软件了，而这个软件收集的时候会默认得到相应的png文件，这倒是对照片的肉眼筛选很友好。

但是我在centos的默认文件夹中用阵列模式查看照片png时又遇到问题，最多只能放大到133%的比例，还是不太能看清照片中的颗粒（主要我的蛋白也太小），然后就开始懒人方法，把屏幕比例改成300%，ok，能看清了。

原本想用diff来比较原square中的照片和剩余照片的量来分析square质量，但是搞了半天没搞懂这个命令的参数，算了还是用傻办法，按编号来记录。（EPU得到的照片文件名是真的长，很不友好）

然后就可以分析是哪个垃圾square在影响我的数据了

统计数据

第1,5,6,14个square都是低效square

剃掉不好的照片后，用

> find ./ -name "*,png" >./*/good-photo.txt

将字段汇总到文件夹中，然后是利用文件编辑器中自带的替换字符功能，将罗列的文件名前加入ln -s ...和目标文件夹名。也就是制作软链接脚本，再将txt文件转成.sh文件

> mv good-photo.txt good-photo.sh

> bash ./good-photo.sh

（直接复制txt文件中的命令来执行的话，会丢失语句导致数据丢失）

好了我要用新筛的照片做2d了，bye