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######## snakemake preamble start (automatically inserted, do not edit) ########
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neutralizing antibody landscape to influenza virus to inform vaccine-strain selection in September 2025\n\nExperiments and analysis performed by Caroline Kikawa in the [Bloom lab](https://jbloomlab.github.io/) using the sequencing-based neutralization assay described in [Loes et al (2024)](https://journals.asm.org/doi/10.1128/jvi.00689-24) and [Kikawa et al (2025)](https://elifesciences.org/reviewed-preprints/106811).\n\nBriefly, this study measured neutralization titers to influenza viruses with HA from seasonal H3N2 and H1N1 viruses representative of those circulating in the summer of 2025 against a set of human sera collected in late 2024 to spring of 2025.\n\nThe numerical data and computer code are at [https://github.com/jbloomlab/flu-seqneut-2025](https://github.com/jbloomlab/flu-seqneut-2025)\n\x94\x8c\x0fviral_libraries\x94}\x94(\x8c\x08designed\x94\x8cDdata/viral_libraries/flu-seqneut-2025-barcode-to-strain_designed.csv\x94\x8c\x06actual\x94\x8cBdata/viral_libraries/flu-seqneut-2025-barcode-to-strain_actual.csv\x94u\x8c\x17viral_strain_plot_order\x94\x8c4data/viral_libraries/flu-seqneut-2025_plot_order.csv\x94\x8c\x12neut_standard_sets\x94}\x94\x8c\x08loes2023\x94\x8c3data/neut_standard_sets/loes2023_neut_standards.csv\x94s\x8c\x1eillumina_barcode_parser_params\x94}\x94(\x8c\x08upstream\x94\x8c\x1cCCTACAATGTCGGATTTGTATTTAATAG\x94\x8c\ndownstream\x94\x8c\x00\x94\x8c\x04minq\x94K\x14\x8c\x11upstream_mismatch\x94K\x04\x8c\x0ebc_orientation\x94\x8c\x02R2\x94u\x8c#default_process_plate_qc_thresholds\x94}\x94(\x8c\x1bavg_barcode_counts_per_well\x94M\xf4\x01\x8c\x1fmin_neut_standard_frac_per_well\x94G?tz\xe1G\xae\x14{\x8c"no_serum_per_viral_barcode_filters\x94}\x94(\x8c\x08min_frac\x94G?\x1a6\xe2\xeb\x1cC-\x8c\x0fmax_fold_change\x94K\x04\x8c\tmax_wells\x94K\x02u\x8c!per_neut_standard_barcode_filters\x94}\x94(\x8c\x08min_frac\x94G?tz\xe1G\xae\x14{\x8c\x0fmax_fold_change\x94K\x04\x8c\tmax_wells\x94K\x02u\x8c 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e16.csv\x94\x8c\x0cmanual_drops\x94}\x94\x8c\rqc_thresholds\x94}\x94(je\x03\x00\x00M\xf4\x01jf\x03\x00\x00G?tz\xe1G\xae\x14{jg\x03\x00\x00}\x94(ji\x03\x00\x00G?\x1a6\xe2\xeb\x1cC-jj\x03\x00\x00K\x04jk\x03\x00\x00K\x02ujl\x03\x00\x00}\x94(jn\x03\x00\x00G?tz\xe1G\xae\x14{jo\x03\x00\x00K\x04jp\x03\x00\x00K\x02ujq\x03\x00\x00M\xe8\x03jr\x03\x00\x00Kdjs\x03\x00\x00K\x03jt\x03\x00\x00K\x06u\x8c\x0fcurvefit_params\x94}\x94(jw\x03\x00\x00K\x01jx\x03\x00\x00jy\x03\x00\x00jz\x03\x00\x00K\x00j{\x03\x00\x00j|\x03\x00\x00u\x8c\x0bcurvefit_qc\x94}\x94(j\x7f\x03\x00\x00G\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00j\x80\x03\x00\x00}\x94(j\x82\x03\x00\x00G?\xe0\x00\x00\x00\x00\x00\x00j\x83\x03\x00\x00G?\xc3333333uj\x84\x03\x00\x00j\x85\x03\x00\x00j\x86\x03\x00\x00j\x87\x03\x00\x00u\x8c\x1eillumina_barcode_parser_params\x94}\x94(\x8c\tupstream2\x94\x8c\x06CAGTTG\x94\x8c\x12upstream2_mismatch\x94K\x01uuj<\x01\x00\x00}\x94(\x8c\x05group\x94\x8c\x04NIID\x94\x8c\x04date\x94j\x9a\x03\x00\x00C\x04\x07\xe9\x08\x14\x94\x85\x94R\x94\x8c\rviral_library\x94\x8c\x06actual\x94\x8c\x11neut_standard_set\x94\x8c\x08loes2023\x94\x8c\x0bsamples_csv\x94\x8c"data/plates/2025-08-20_plate17.csv\x94\x8c\x0cmanual_drops\x94}\x94\x8c\rqc_thresholds\x94}\x94(je\x03\x00\x00M\xf4\x01jf\x03\x00\x00G?tz\xe1G\xae\x14{jg\x03\x00\x00}\x94(ji\x03\x00\x00G?\x1a6\xe2\xeb\x1cC-jj\x03\x00\x00K\x04jk\x03\x00\x00K\x02ujl\x03\x00\x00}\x94(jn\x03\x00\x00G?tz\xe1G\xae\x14{jo\x03\x00\x00K\x04jp\x03\x00\x00K\x02ujq\x03\x00\x00M\xe8\x03jr\x03\x00\x00Kdjs\x03\x00\x00K\x03jt\x03\x00\x00K\x06u\x8c\x0fcurvefit_params\x94}\x94(jw\x03\x00\x00K\x01jx\x03\x00\x00jy\x03\x00\x00jz\x03\x00\x00K\x00j{\x03\x00\x00j|\x03\x00\x00u\x8c\x0bcurvefit_qc\x94}\x94(j\x7f\x03\x00\x00G\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00j\x80\x03\x00\x00}\x94(j\x82\x03\x00\x00G?\xe0\x00\x00\x00\x00\x00\x00j\x83\x03\x00\x00G?\xc3333333uj\x84\x03\x00\x00j\x85\x03\x00\x00j\x86\x03\x00\x00j\x87\x03\x00\x00u\x8c\x1eillumina_barcode_parser_params\x94}\x94(\x8c\tupstream2\x94\x8c\x06GTCTAA\x94\x8c\x12upstream2_mismatch\x94K\x01uuj=\x01\x00\x00}\x94(\x8c\x05group\x94\x8c\x04NIID\x94\x8c\x04date\x94j\x9a\x03\x00\x00C\x04\x07\xe9\x08\x14\x94\x85\x94R\x94\x8c\rviral_library\x94\x8c\x06actual\x94\x8c\x11neut_standard_set\x94\x8c\x08loes2023\x94\x8c\x0bsamples_csv\x94\x8c"data/plates/2025-08-20_plate18.csv\x94\x8c\x0cmanual_drops\x94}\x94\x8c\rqc_thresholds\x94}\x94(je\x03\x00\x00M\xf4\x01jf\x03\x00\x00G?tz\xe1G\xae\x14{jg\x03\x00\x00}\x94(ji\x03\x00\x00G?\x1a6\xe2\xeb\x1cC-jj\x03\x00\x00K\x04jk\x03\x00\x00K\x02ujl\x03\x00\x00}\x94(jn\x03\x00\x00G?tz\xe1G\xae\x14{jo\x03\x00\x00K\x04jp\x03\x00\x00K\x02ujq\x03\x00\x00M\xe8\x03jr\x03\x00\x00Kdjs\x03\x00\x00K\x03jt\x03\x00\x00K\x06u\x8c\x0fcurvefit_params\x94}\x94(jw\x03\x00\x00K\x01jx\x03\x00\x00jy\x03\x00\x00jz\x03\x00\x00K\x00j{\x03\x00\x00j|\x03\x00\x00u\x8c\x0bcurvefit_qc\x94}\x94(j\x7f\x03\x00\x00G\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00j\x80\x03\x00\x00}\x94(j\x82\x03\x00\x00G?\xe0\x00\x00\x00\x00\x00\x00j\x83\x03\x00\x00G?\xc3333333uj\x84\x03\x00\x00j\x85\x03\x00\x00j\x86\x03\x00\x00j\x87\x03\x00\x00u\x8c\x1eillumina_barcode_parser_params\x94}\x94(\x8c\tupstream2\x94\x8c\x06ACGCTG\x94\x8c\x12upstream2_mismatch\x94K\x01uuj>\x01\x00\x00}\x94(\x8c\x05group\x94\x8c\x04NIID\x94\x8c\x04date\x94j\x9a\x03\x00\x00C\x04\x07\xe9\x08\x14\x94\x85\x94R\x94\x8c\rviral_library\x94\x8c\x06actual\x94\x8c\x11neut_standard_set\x94\x8c\x08loes2023\x94\x8c\x0bsamples_csv\x94\x8c"data/plates/2025-08-20_plate19.csv\x94\x8c\x0cmanual_drops\x94}\x94\x8c\rqc_thresholds\x94}\x94(je\x03\x00\x00M\xf4\x01jf\x03\x00\x00G?tz\xe1G\xae\x14{jg\x03\x00\x00}\x94(ji\x03\x00\x00G?\x1a6\xe2\xeb\x1cC-jj\x03\x00\x00K\x04jk\x03\x00\x00K\x02ujl\x03\x00\x00}\x94(jn\x03\x00\x00G?tz\xe1G\xae\x14{jo\x03\x00\x00K\x04jp\x03\x00\x00K\x02ujq\x03\x00\x00M\xe8\x03jr\x03\x00\x00Kdjs\x03\x00\x00K\x03jt\x03\x00\x00K\x06u\x8c\x0fcurvefit_params\x94}\x94(jw\x03\x00\x00K\x01jx\x03\x00\x00jy\x03\x00\x00jz\x03\x00\x00K\x00j{\x03\x00\x00j|\x03\x00\x00u\x8c\x0bcurvefit_qc\x94}\x94(j\x7f\x03\x00\x00G\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00j\x80\x03\x00\x00}\x94(j\x82\x03\x00\x00G?\xe0\x00\x00\x00\x00\x00\x00j\x83\x03\x00\x00G?\xc3333333uj\x84\x03\x00\x00j\x85\x03\x00\x00j\x86\x03\x00\x00j\x87\x03\x00\x00u\x8c\x1eillumina_barcode_parser_params\x94}\x94(\x8c\tupstream2\x94\x8c\x06TATAGC\x94\x8c\x12upstream2_mismatch\x94K\x01uuj?\x01\x00\x00}\x94(\x8c\x05group\x94\x8c\x04NIID\x94\x8c\x04date\x94j\x9a\x03\x00\x00C\x04\x07\xe9\x08\x14\x94\x85\x94R\x94\x8c\rviral_library\x94\x8c\x06actual\x94\x8c\x11neut_standard_set\x94\x8c\x08loes2023\x94\x8c\x0bsamples_csv\x94\x8c"data/plates/2025-08-20_plate20.csv\x94\x8c\x0cmanual_drops\x94}\x94\x8c\rqc_thresholds\x94}\x94(je\x03\x00\x00M\xf4\x01jf\x03\x00\x00G?tz\xe1G\xae\x14{jg\x03\x00\x00}\x94(ji\x03\x00\x00G?\x1a6\xe2\xeb\x1cC-jj\x03\x00\x00K\x04jk\x03\x00\x00K\x02ujl\x03\x00\x00}\x94(jn\x03\x00\x00G?tz\xe1G\xae\x14{jo\x03\x00\x00K\x04jp\x03\x00\x00K\x02ujq\x03\x00\x00M\xe8\x03jr\x03\x00\x00Kdjs\x03\x00\x00K\x03jt\x03\x00\x00K\x06u\x8c\x0fcurvefit_params\x94}\x94(jw\x03\x00\x00K\x01jx\x03\x00\x00jy\x03\x00\x00jz\x03\x00\x00K\x00j{\x03\x00\x00j|\x03\x00\x00u\x8c\x0bcurvefit_qc\x94}\x94(j\x7f\x03\x00\x00G\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00j\x80\x03\x00\x00}\x94(j\x82\x03\x00\x00G?\xe0\x00\x00\x00\x00\x00\x00j\x83\x03\x00\x00G?\xc3333333uj\x84\x03\x00\x00j\x85\x03\x00\x00j\x86\x03\x00\x00j\x87\x03\x00\x00u\x8c\x1eillumina_barcode_parser_params\x94}\x94(\x8c\tupstream2\x94\x8c\x06CGAGCT\x94\x8c\x12upstream2_mismatch\x94K\x01uuu\x8c\x14miscellaneous_plates\x94}\x94(\x8c\x1520250716_initial_pool\x94}\x94(\x8c\x04date\x94j\x9a\x03\x00\x00C\x04\x07\xe9\x07\x10\x94\x85\x94R\x94\x8c\rviral_library\x94\x8c\x08designed\x94\x8c\x11neut_standard_set\x94\x8c\x08loes2023\x94\x8c\x0bsamples_csv\x94\x8c5data/miscellaneous_plates/2025-07-16_initial_pool.csv\x94\x8c\x1eillumina_barcode_parser_params\x94}\x94(\x8c\tupstream2\x94\x8c\x06GCTACA\x94\x8c\x12upstream2_mismatch\x94K\x01uu\x8c\x1620250723_balanced_pool\x94}\x94(\x8c\x04date\x94j\x9a\x03\x00\x00C\x04\x07\xe9\x07\x17\x94\x85\x94R\x94\x8c\rviral_library\x94\x8c\x08designed\x94\x8c\x11neut_standard_set\x94\x8c\x08loes2023\x94\x8c\x0bsamples_csv\x94\x8c8data/miscellaneous_plates/2025-07-23_balanced_repool.csv\x94\x8c\x1eillumina_barcode_parser_params\x94}\x94(\x8c\tupstream2\x94\x8c\x06GCTACA\x94\x8c\x12upstream2_mismatch\x94K\x01uu\x8c(20250723_H3_and_partial_H1_balanced_pool\x94}\x94(\x8c\x04date\x94j\x9a\x03\x00\x00C\x04\x07\xe9\x07\x17\x94\x85\x94R\x94\x8c\rviral_library\x94\x8c\x08designed\x94\x8c\x11neut_standard_set\x94\x8c\x08loes2023\x94\x8c\x0bsamples_csv\x94\x8cJdata/miscellaneous_plates/2025-07-23_H3_and_partial_H1_balanced_repool.csv\x94\x8c\x1eillumina_barcode_parser_params\x94}\x94(\x8c\tupstream2\x94\x8c\x06GCTACA\x94\x8c\x12upstream2_mismatch\x94K\x01uu\x8c\x1620250807_balanced_pool\x94}\x94(\x8c\x04date\x94j\x9a\x03\x00\x00C\x04\x07\xe9\x08\x07\x94\x85\x94R\x94\x8c\rviral_library\x94\x8c\x08designed\x94\x8c\x11neut_standard_set\x94\x8c\x08loes2023\x94\x8c\x0bsamples_csv\x94\x8c8data/miscellaneous_plates/2025-08-07_balanced_repool.csv\x94\x8c\x1eillumina_barcode_parser_params\x94}\x94(\x8c\tupstream2\x94\x8c\x06GCTACA\x94\x8c\x12upstream2_mismatch\x94K\x01uuuu\x8c\x04rule\x94\x8c\x12aggregate_qc_drops\x94\x8c\x0fbench_iteration\x94N\x8c\tscriptdir\x94\x8c`/fh/fast/bloom_j/computational_notebooks/jbloom/2025/flu-seqneut-2025/seqneut-pipeline/notebooks\x94ub.');del script;from snakemake.logging import logger;from snakemake.script import snakemake;import os; os.chdir(r'/fh/fast/bloom_j/computational_notebooks/jbloom/2025/flu-seqneut-2025');
######## snakemake preamble end #########

Aggregate and analyze the drops from QC-ing the plates and sera¶

In [2]:
import altair as alt

import pandas as pd

from ruamel.yaml import YAML

yaml = YAML(typ="rt")

_ = alt.data_transformers.disable_max_rows()

Get variables from snakemake:

In [3]:
input_plate_qc_drops = snakemake.input.plate_qc_drops
input_groups_sera_qc_drops = snakemake.input.groups_sera_qc_drops
output_plate_qc_drops = snakemake.output.plate_qc_drops
output_barcode_qc_drops = snakemake.output.barcode_qc_drops
output_groups_sera_qc_drops = snakemake.output.groups_sera_qc_drops
plates = snakemake.params.plates
groups_sera = snakemake.params.groups_sera

Analyze plate QC drops¶

Read QC drops for individual plates into a merged dictionary, write it to YAML, and also convert to a DataFrame. If you really want to look into the details of what is being dropped, you will want to look at that merged YAML file.

In [4]:
# read dictionary of QC drops
assert len(plates) == len(input_plate_qc_drops)
plate_qc_drops = {}
for plate, qc_drops_yaml in zip(plates, input_plate_qc_drops):
    with open(qc_drops_yaml) as f:
        plate_qc_drops[plate] = yaml.load(f)
assert len(plate_qc_drops) == len(input_plate_qc_drops)

print(f"Writing merged plate drops to {output_plate_qc_drops}")
with open(output_plate_qc_drops, "w") as f:
    yaml.dump(plate_qc_drops, stream=f)

# convert dictionary of QC drops into list of tuples
plate_qc_drop_tups = [
    (plate_key, droptype_key, drop_key, reason)
    for (plate_key, plate_val) in plate_qc_drops.items()
    for droptype_key, droptype_val in plate_val.items()
    for drop_key, reason in droptype_val.items()
]

# create data frame of QC drops
plate_qc_drops_df = pd.DataFrame(
    plate_qc_drop_tups,
    columns=["plate", "drop type", "drop", "reason"],
)

Writing merged plate drops to results/qc_drops/plate_qc_drops.yml
In [5]:
plate_qc_drop_counts = plate_qc_drops_df.groupby(
    ["plate", "drop type", "reason"], as_index=False
).aggregate(n_drops=pd.NamedAgg("drop", "nunique"))
assert plate_qc_drop_counts["n_drops"].sum() == len(plate_qc_drops_df)

Now plot the number of drops for each plate. You should be worried (maybe re-do or discard) any plates with a very large number of drops:

In [6]:
plate_selection = alt.selection_point(fields=["plate"], on="mouseover", empty=False)

plate_qc_drop_counts_chart = (
    alt.Chart(plate_qc_drop_counts)
    .add_params(plate_selection)
    .encode(
        alt.X(
            "n_drops",
            title="number of drops",
        ),
        alt.Y(
            "plate",
            sort=plates,
            title=None,
            axis=alt.Axis(labelFontStyle="bold", labelFontSize=11),
        ),
        alt.Column(
            "drop type",
            title=None,
            spacing=5,
            header=alt.Header(labelFontSize=12, labelFontStyle="bold", labelPadding=1),
        ),
        alt.Color(
            "reason",
            legend=alt.Legend(
                orient="top", columns=1, labelLimit=230, title=None, padding=1
            ),
        ),
        strokeWidth=alt.condition(plate_selection, alt.value(3), alt.value(0.5)),
        tooltip=plate_qc_drop_counts.columns.tolist(),
    )
    .mark_bar(height={"band": 0.8}, stroke="black")
    .properties(
        width=230,
        height=alt.Step(16),
        title=alt.TitleParams(
            "Number of QC drops when processing plates", anchor="middle", dy=-2
        ),
    )
    .configure_axis(grid=False)
    .resolve_scale(color="independent", x="independent")
)

plate_qc_drop_counts_chart
Out[6]:

Analyze barcode QC drops¶

If a barcode is dropped especially often across plates, that could indicate something problematic with that barcode such that it should be removed altogether from the library analysis.

First, write a YAML with this information:

In [7]:
barcode_qc_drops = {}

for plate, plate_d in plate_qc_drops.items():
    for key, val in [
        tup for tup in plate_d.items() if tup[0].startswith("barcode") and tup[1]
    ]:
        for desc, reason in val.items():
            desc_entries = desc.split(None, maxsplit=1)
            barcode = desc_entries[0]
            if len(desc_entries) == 2:
                description = f"{plate} {desc_entries[1]}"
            elif len(desc_entries) == 1:
                description = plate
            else:
                raise RuntimeError("should not get here")
            if barcode not in barcode_qc_drops:
                barcode_qc_drops[barcode] = {}
            if key not in barcode_qc_drops[barcode]:
                barcode_qc_drops[barcode][key] = {}
            barcode_qc_drops[barcode][key][description] = reason


# sort keys
def sort_nested(d):
    if isinstance(d, dict):
        return dict(sorted((key, sort_nested(val)) for (key, val) in d.items()))
    else:
        return d


barcode_qc_drops = sort_nested(barcode_qc_drops)

print(f"Writing merged barcode drops to {output_barcode_qc_drops}")
with open(output_barcode_qc_drops, "w") as f:
    yaml.dump(barcode_qc_drops, stream=f)

Writing merged barcode drops to results/qc_drops/barcode_qc_drops.yml

Now make a plot showing how often each barcode is dropped for each reason:

In [8]:
barcode_drops = (
    plate_qc_drops_df.query("`drop type`.str.startswith('barcode')")
    .assign(barcode=lambda x: x["drop"].str.split().str[0])
    .groupby(["drop type", "barcode"], as_index=False)
    .aggregate(
        plates_where_dropped=pd.NamedAgg("plate", "nunique"),
        total_drops=pd.NamedAgg("plate", "count"),
    )
)
In [9]:
barcode_selection = alt.selection_point(fields=["barcode"], on="mouseover", empty=False)

barcode_drops_chart = (
    alt.Chart(barcode_drops)
    .add_params(barcode_selection)
    .encode(
        alt.X(
            "total_drops",
            title="times barcode dropped",
        ),
        alt.Y(
            "barcode",
            sort=alt.SortField("total_drops", order="descending"),
            axis=alt.Axis(labelFontSize=9),
        ),
        alt.Column(
            "drop type",
            title=None,
            spacing=8,
            header=alt.Header(labelFontSize=12, labelFontStyle="bold", labelPadding=1),
        ),
        strokeWidth=alt.condition(barcode_selection, alt.value(3), alt.value(0.5)),
        tooltip=barcode_drops.columns.tolist(),
    )
    .mark_bar(height={"band": 0.8}, stroke="black")
    .properties(
        width=200,
        height=alt.Step(10),
        title=alt.TitleParams(
            "Number of QC drops when processing plates", anchor="middle", dy=-2
        ),
    )
    .configure_axis(grid=False)
    .resolve_scale(color="independent", x="independent", y="independent")
)

barcode_drops_chart
Out[9]:

Analyze the groups/sera QC¶

Analyze the QC performed on the groups/sera, which involves completely dropping titers for certain virus-sera pairs.

Read the QC for different groups/sera into a merged dictionary, write it to YAML, and also convert to a DataFrame. If you really want to look into the details of what is being dropped, you will want to look at that merged YAML file.

In [10]:
# read dictionary of QC drops
assert len(groups_sera) == len(input_groups_sera_qc_drops)
groups_sera_qc_drops = {}
for (group, serum), qc_drops_yaml in zip(groups_sera, input_groups_sera_qc_drops):
    if group not in groups_sera_qc_drops:
        groups_sera_qc_drops[group] = {}
    with open(qc_drops_yaml) as f:
        groups_sera_qc_drops[group][serum] = yaml.load(f)

print(f"Writing merged groups/sera drops to {output_groups_sera_qc_drops}")
with open(output_groups_sera_qc_drops, "w") as f:
    yaml.dump(groups_sera_qc_drops, stream=f)

# convert dictionary of QC drops into list of tuples
groups_sera_qc_drop_tups = [
    (group_key, serum_key, virus, reason)
    for (group_key, group_val) in groups_sera_qc_drops.items()
    for (serum_key, serum_val) in group_val.items()
    for virus, reason in serum_val.items()
]

# create data frame of QC drops
groups_sera_qc_drops_df = pd.DataFrame(
    groups_sera_qc_drop_tups,
    columns=["group", "serum", "virus", "reason"],
)

Writing merged groups/sera drops to results/qc_drops/groups_sera_qc_drops.yml

Plot the number of viruses dropped for each group/serum. If a group/serum has many missed viruses, then you will lack a lot of titers and so it may be worth reviewing the cause of the drops.

In [11]:
groups_sera_n_drops = groups_sera_qc_drops_df.groupby(
    ["group", "serum", "reason"], as_index=False
).aggregate(n_viruses=pd.NamedAgg("virus", "nunique"))
assert groups_sera_n_drops["n_viruses"].sum() == len(groups_sera_qc_drops_df)

groups_sera_n_drops_chart = (
    alt.Chart(groups_sera_n_drops)
    .encode(
        alt.X("n_viruses", title="number of viruses dropped"),
        alt.Y("serum"),
        alt.Row("group"),
        alt.Color("reason", title="reason dropped", legend=alt.Legend(labelLimit=350)),
        tooltip=groups_sera_n_drops.columns.tolist(),
    )
    .mark_bar(height={"band": 0.8})
    .properties(
        width=250,
        height=alt.Step(13),
        title="Number of viruses dropped at serum QC for each serum",
    )
    .configure_axis(grid=False)
    .resolve_scale(y="independent", x="independent")
)

groups_sera_n_drops_chart
Out[11]:

Plot the number of sera for which each virus is dropped during serum QC. If a virus is dropped for many sera, that may indicate some issue with that virus in assays:

In [12]:
virus_n_drops = groups_sera_qc_drops_df.groupby(
    ["group", "virus", "reason"], as_index=False
).aggregate(n_sera=pd.NamedAgg("serum", "nunique"))
assert virus_n_drops["n_sera"].sum() == len(groups_sera_qc_drops_df)

virus_n_drops_chart = (
    alt.Chart(virus_n_drops)
    .encode(
        alt.X("n_sera", title="number of sera for which virus is dropped"),
        alt.Y("virus", sort=alt.SortField("n_sera", order="descending")),
        alt.Row("group"),
        alt.Color("reason", title="reason dropped", legend=alt.Legend(labelLimit=350)),
        tooltip=virus_n_drops.columns.tolist(),
    )
    .mark_bar(height={"band": 0.8})
    .properties(
        width=250,
        height=alt.Step(13),
        title="Number of sera for which each virus is dropped at serum QC",
    )
    .configure_axis(grid=False)
    .resolve_scale(y="independent", x="independent")
)

virus_n_drops_chart
Out[12]:
In [ ]: