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SIMLR_PY:用于单细胞可视化和分析的SIMLR的Python实现
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2021-05-09
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单反 这是在《自然方法》上发表的论文的python实现,该论文的标题为“通过基于内核的相似性学习对单细胞RNA-seq数据进行可视化和分析”。 概述 单细胞RNA-seq技术可实现单个细胞的高通量基因表达测量,并允许发现细胞群体内的异质性。 细胞间基因表达相似性的测量对于细胞群的鉴定,可视化和分析至关重要。 然而,由于高水平的噪声,离群值和遗漏,单细胞数据对基因表达相似性的常规测量提出了挑战。 我们开发了一种新颖的相似性学习框架SIMLR(通过多内核学习进行单细胞解释),该学习方法从数据中学习了合适的距离度量以进行降维,聚类和可视化。 与现有的降维方法相比,SIMLR能够在单细胞数据集中更准确地分离已知子种群。 此外,SIMLR对通过10x Genomics的GemCode单细胞技术生成的高通量外周血单个核细胞(PBMC)数据集表现出高灵敏度和准确性。 实施方式 我们为大型单细胞RNA
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SIMLR_PY-master.zip (26个子文件)
SIMLR_PY-master
MANIFEST 100B
tests
test_largescale.py 2KB
Zeisel.mat 22MB
dist
SIMLR-0.1.0.tar.gz 4KB
SIMLR-0.0.0.tar.gz 4KB
SIMLR-0.1.1.tar.gz 4KB
SIMLR-0.1.3.tar.gz 4KB
SIMLR.egg-info
PKG-INFO 305B
SOURCES.txt 172B
top_level.txt 6B
dependency_links.txt 1B
requirements.txt 72B
setup.py 827B
Makefile 78B
SIMLR
helper.py 3KB
core.py 8KB
__init__.pyc 179B
__init__.py 29B
core.pyc 9KB
helper.pyc 4KB
README.md 3KB
LICENSE.txt 1KB
build
lib.linux-x86_64-2.7
SIMLR
helper.py 3KB
core.py 8KB
helpers.py 3KB
__init__.py 29B
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