文件名称：DSTG:通过基于图的人工智能对空间转录组学数据进行反卷积
文件大小：2.61MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 09:18:47
Python
通过基于图的卷积网络（DSTG）对空间转录组学数据进行反卷积 这是DSTG的TensorFlow实现，用于分解空间转录组学数据，我们的论文对此进行了描述： 安装 python setup.py install 要求 张量流（> 0.12） 网络 运行演示 使用convert_data.R脚本加载示例数据在示例数据中，我们提供了根据scRNA-seq数据（GSE72056）生成的两个合成空间转录组学数据。 每个合成数据由1,000个点组成，可以在文件夹synthetic_data中找到。 cd DSTG Rscript convert_data.R # load example data python train.py # run DSTG 保存在每个斑点中的预测成分将显示在DSTG_Result文件夹中。 如果您运行，将显示JSD得分的表现 Rscript evaluation.
【文件预览】：
DSTG-main
----DSTG()
--------evaluation.R(299B)
--------train.py(5KB)
--------gutils.py(6KB)
--------data.py(2KB)
--------convert_data.R(1KB)
--------utils.py(5KB)
--------__init__.py(70B)
--------models.py(4KB)
--------metrics.py(5KB)
--------synthetic_data()
--------layers.py(4KB)
--------R_utils.R(7KB)
--------graph.py(2KB)
----LICENCE(1KB)
----setup.py(704B)
----README.md(2KB)
----requirments.txt(79B)