scmmd:单细胞分析实验的最大平均差异比较

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文件名称：scmmd:单细胞分析实验的最大平均差异比较
文件大小：13KB
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更新时间：2021-05-08 15:44:36
rna-seq single-cell maximum-mean-discrepancy Python scMMD-使用最大平均差异（MMD）比较细胞群体 统计中存在一个经典问题，称为二样本问题。 在此设置中，将为您提供两个不同分布的离散观测值，并要求您确定这些分布是否显着不同。 许多生物学家都将这种问题的特殊单变量情况称为“均值差异”比较-使用学生的t检验进行。 Kolmogorov–Smirnov检验是应用于单变量案例的另一种熟悉的工具。 在高维情况下，此问题变得更加复杂，因为分布之间的差异可能不仅表现在平均位置，而且还表现在数据的协方差结构和模态上。 在这种情况下比较分布的一种方法是利用内核相似性指标来找到最大平均差异 ，这是在灵活转换下分布均值的最大差异。 由于易于计算和强大的统计特性，最大平均差异（MMD）在表示学习领域已得到广泛采用。 在这里，我们采用MMD方法来比较单个细胞测量数据中的细胞群体。 在两样本问题的框架中，每个感兴趣的细胞群体均被视为一个分布，并且每个细胞都是从

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scmmd-master
----setup.py(2KB)
----requirements.txt(110B)
----LICENSE(9KB)
----README.md(5KB)
----demo()
--------example.sh(223B)
----scmmd()
--------__init__.py(230B)
--------__main__.py(36B)
--------mmd_ad.py(15KB)