文件名称：dca:深度计数自动编码器可对scRNA-seq数据进行消噪
文件大小：6.49MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-09 23:55:08
Python
深度计数自动编码器可对scRNA-seq数据进行消噪 深度计数自动编码器网络使用具有零膨胀负二项式（ZINB）损失功能的深度自动编码器，通过考虑计数结构，数据的过度分散的性质和稀疏性来对scRNA-seq数据进行去噪并消除丢失的影响。 有关更多详细信息，请参见我们的和。 安装 点子 对于count自动编码器和所需软件包的传统Python安装，请使用 $ pip install dca conda 安装计数自动编码器和所需软件包的另一种方法是使用 （最容易通过）。然后运行以下命令。 $ conda install -c bioconda dca 用法 您可以从命令行运行自动编码器： dca matrix.csv results 其中matrix.csv是CSV / TSV格式的原始计数矩阵，其基因位于行中，单元格位于列中。细胞和基因标签是强制性的。 结果 输出文件夹包含主输出文件（代表Z
【文件预览】：
dca-master
----reproducibility()
--------code()
--------download.sh(173B)
----figure1.png(539KB)
----dca()
--------loss.py(5KB)
--------utils.py(5KB)
--------hyper.py(4KB)
--------io.py(4KB)
--------test.py(2KB)
--------train.py(7KB)
--------__main__.py(8KB)
--------__init__.py(53B)
--------layers.py(3KB)
--------api.py(8KB)
--------network.py(33KB)
----docs()
--------Makefile(7KB)
--------source()
----tutorial.ipynb(2.49MB)
----pytest.ini(35B)
----data()
--------biochemists-zinb-predictions.tsv(35KB)
--------test-biochemists-nb.py(578B)
--------biochemists-zinb-coef.tsv(336B)
--------test-biochemists-zinb.py(579B)
--------test-biochemists-zinb-ae.py(551B)
--------biochemists-nb-predictions.tsv(17KB)
--------biochemists.tsv(25KB)
--------biochemists-nb-coef.tsv(188B)
--------biochemists.R(1KB)
----setup.py(965B)
----.gitignore(79B)
----README.md(2KB)
----scripts()
--------seurat.R(4KB)
--------simulate.R(3KB)
----.gitattributes(33B)
----LICENSE.txt(11KB)