sc autoencoding:Simon Streib的学生实习以减少单细胞数据 源码
sc自动编码 Simon Streib的学生实习,以减少单细胞数据 目的是使用自动编码器来减少维数或单核细胞转录组数据,然后将结果与基线(例如PCA,ICA,LSA,t-SNE,UMAP)进行比较。 使用了不同的自动编码器,分别称为BCA(基本计数自动编码器),DCA(降噪计数自动编码器,由Zheng等人创建的自动编码器)和SCA(西蒙计数自动编码器)。 可以通过克隆存储库,按如下所述下载输入数据,然后运行脚本“ 0_runner_bashscripts \ analyse_all.sh”来运行完整的管道,该脚本将调用所有其他脚本进行预处理,降维和评估。 请注意,整个项目预计将需要很长的运行时间(在100核处理器上运行约几天)。 根据可用的计算能力,可以通过允许循环使用“&”并行运行,在\ cloned_dirctory \ 0_runner_bashscripts内的.sh文件中编辑并
文件列表
sc-autoencoding:Simon Streib的学生实习,以减少单细胞数据
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preprocessing_overview.docx
16KB
bca_autoencoder_extraconstant.py
19KB
bca_autoencoder_asymmetric.py
19KB
bca_autoencoder_larger.py
19KB
bca_autoencoder_large.py
19KB
bca_autoencoder_inverted.py
19KB
sca_autoencoder_pre_additional.py
36KB
network.py
33KB
dca_explained.docx
14KB
sca_autoencoder_pre2_recopy.py
72KB
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