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sc-autoencoding:Simon Streib的学生实习,以减少单细胞数据
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2021-03-30
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sc自动编码 Simon Streib的学生实习,以减少单细胞数据 目的是使用自动编码器来减少维数或单核细胞转录组数据,然后将结果与基线(例如PCA,ICA,LSA,t-SNE,UMAP)进行比较。 使用了不同的自动编码器,分别称为BCA(基本计数自动编码器),DCA(降噪计数自动编码器,由Zheng等人创建的自动编码器)和SCA(西蒙计数自动编码器)。 可以通过克隆存储库,按如下所述下载输入数据,然后运行脚本“ 0_runner_bashscripts \ analyse_all.sh”来运行完整的管道,该脚本将调用所有其他脚本进行预处理,降维和评估。 请注意,整个项目预计将需要很长的运行时间(在100核处理器上运行约几天)。 根据可用的计算能力,可以通过允许循环使用“&”并行运行,在\ cloned_dirctory \ 0_runner_bashscripts内的.sh文件中编辑并
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sc-autoencoding:Simon Streib的学生实习,以减少单细胞数据 (122个子文件)
preprocessing_overview.docx 16KB
dca_explained.docx 14KB
.gitignore 63B
README.md 3KB
1906.00722.pdf 6.3MB
sca_autoencoder_pre2_recopy.py 72KB
sca_autoencoder_2neck.py 71KB
sca_autoencoder.py 71KB
visualize.py 41KB
visualize_BACKUP.py 41KB
sca_autoencoder_pre_additional.py 36KB
network.py 33KB
visualize_nofold.py 24KB
bca_autoencoder_extraconstant.py 19KB
bca_autoencoder_large.py 19KB
bca_autoencoder_asymmetric.py 19KB
bca_autoencoder_larger.py 19KB
bca_autoencoder_noscaling.py 19KB
bca_autoencoder_inverted.py 19KB
bca_autoencoder.py 19KB
bca_autoencoder_default.py 19KB
bca_autoencoder_smaller.py 19KB
bca_autoencoder_default.py 19KB
bca_autoencoder_short.py 18KB
sca_PCA.py 16KB
sca_LSA.py 16KB
sca_kmcluster.py 14KB
sca_kmcluster_withTrainTest_DEPRECATED.py 14KB
sca_ICA.py 14KB
sca_randforest.py 13KB
sca_UMAP.py 13KB
sca_hierarchcluster.py 12KB
sca_dbscan.py 11KB
sca_classification_DEPRECATED.py 11KB
sca_countdata_preprocessor.py 10KB
sca_preprocessor.py 10KB
api.py 8KB
__main__.py 8KB
random_forrest_binary_parametersearch.py 8KB
data_inspector.py 8KB
sca_svm.py 7KB
random_forrest_multiclass_parametersearch.py 7KB
train.py 6KB
dbscan_gridsearch_pca.py 6KB
visualize_results_DEPRECATED.py 6KB
sca_datamerger.py 6KB
pca_toyscript.py 6KB
dbscan_gridsearch_visualizer.py 5KB
sca_tSNE.py 5KB
z_abandonned_sca_Isomap.py 5KB
loss.py 5KB
pca-kmcluster_evaluation.py 5KB
utils.py 5KB
io.py 4KB
hyper.py 4KB
dbscan_gridsearch.py 4KB
dbscan_epssearch_knn.py 3KB
layers.py 3KB
plot_dca_loss.py 2KB
test.py 2KB
countmatrix_maker_deprecated.py 2KB
scanpy_clustering3k.py 1KB
dca_denoised_to_matrix.py 1KB
assert_matrices_have_content.py 1002B
rp_barcodes_add_meaningless_column.py 922B
dca_output_to_matrix.py 731B
script_word.py 493B
script2.py 461B
script7.py 460B
script4.py 460B
script1.py 460B
script3.py 460B
script5.py 458B
script6.py 458B
__init__.py 53B
sca_preprocessing.R 7KB
sca_preprocessing.rmd 8KB
run_baselines.sh 12KB
do_evaluation.sh 10KB
replicate_zheng.sh 6KB
run_baselines.sh 5KB
run_all_complete_direkt.sh 5KB
run_SCA.sh 4KB
run_BCA.sh 4KB
analyse_all.sh 4KB
experiment_sca_11types.sh 3KB
run_DCA.sh 3KB
do_preprocessing.sh 3KB
experiment_bca_layerstructure.sh 3KB
optimizebl_tSNE_inpdim.sh 3KB
run_autoencoder_DCA.sh 3KB
optimizebl_ICA_inpdim.sh 3KB
optimizebl_UMAP_inpdim.sh 3KB
experiment_bca_noscaling.sh 3KB
experiment_bca_losses.sh 3KB
experiment_bca_optimizers.sh 2KB
run_autoencoder_BCA.sh 2KB
experiment_bca_activation.sh 2KB
optimizee_rand_forest.sh 2KB
run_autoencoder.sh 2KB
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