文件名称：SCTransformPy：R包SCTransform的python端口：
文件大小：4KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-02 22:01:44
Python
SCTransformPy 这是R包的python端口。 目前，我仅将日志UMI计数用作单个潜在变量（R包中的默认变量）。 我计划允许用户定义自定义回归模型，就像在R实现中一样。 实施说明： 使用statsmodels程序包进行Poisson回归并与multiprocessing并行化。 改进的Sheather＆Jones带宽计算由KDEpy包实现。 使用MLE估计theta是从R中的theta.ml函数转换而来的。 皮尔逊残差将自动裁剪为[0, sqrt(N/30)] ，其中N是像元数。 这确保了稀疏结构保留在数据中。 实际上，当允许密集的负值时，结果不会有太大变化。 去做 在此处提供python和R实现之间的比较，以显示结果高度相似。 清理代码并准备与scanpy集成。
【文件预览】：
SCTransformPy-main
----SCTransform.py(8KB)
----setup.py(456B)
----README.md(1KB)