文件名称：ParKCa:计算生物学的因果关系
文件大小：95KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-27 19:08:53
Python
帕卡 计算生物学的因果关系 引用：青木，拉奎尔和马丁·埃斯特。 “ ParKCa：有部分已知原因的因果推论。” Pac Symp生物计算。 2021年（） 待办事项：更新train.py 因果推断方法的用法： 要使用特定方法，请查看本。 代码说明 1.数据预处理 待办事项：更新 datapreprocessing.py：模拟数据集生成，cgc列表的预处理和其他操作 script_realdata_preparation.R：实际数据集下载，过滤，合并 例子： n_units = 5000 n_variables = 10000 n_datasets = 10 dp . generate_samples ( n_datasets , n_units , n_variables ) #output: 10 datasets 5000 x 10000 in pickle format
【文件预览】：
ParKCa-new_structure
----.gitignore(156B)
----CausalInferenceMethods.md(386B)
----requirements.txt(122B)
----cancer_gene_census.csv(149KB)
----src()
--------eval.py(13KB)
--------bart.py(5KB)
--------cevae.py(19KB)
--------deconfounder.py(11KB)
--------eval.R(24KB)
--------main.py(3KB)
--------train.py(34KB)
----data_code_future_repo()
--------pickle_reader.py(125B)
--------script_realdata_preparation.R(7KB)
----README.md(4KB)