单小区数据的半监督生成式自动编码器
sisua的Python项目详细描述
半监督单细胞模型：
- 自由软件：麻省理工学院许可证
- 文档：https://github.com/trungnt13/sisua/tree/master/docs。
参考：
- trung ngo trong、roger kramer、juha mehtonen、gerardo gonzález、ville hautam_ki、merja hein_niemi。“Sisua:单细胞数据的半监督生成自动编码器”，ICML计算生物学研讨会，2019年。[pdf]
安装
您只需要Python 3.6，通过pip安装稳定版本的sisua:
^{tt2}$
在github上安装夜间版本：
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对于开发人员，我们为sisua贡献创建conda环境sisua_env
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开始
- 单细胞分析：
- 潜在空间
- 基因表达的估算
- 蛋白质标记的预测
- 高级技术主题：
- Probabilistic embedding
- 分层建模（即将推出）
- 因果分析（coming soon）
- 跨数据集分析
- 基准：
- Scalability test
- 微调网络
- 数据规范化
工具包
我们提供二进制工具包，用于快速高效地分析单细胞数据集：
- sisua-train：训练单细胞建模算法，支持并行训练多个系统。
- sisua-analyze：评估、比较和解释经过训练的模型。
- sisua-embed：半监督训练的概率嵌入。
- sisua-data：即将推出
一些重要的论点：
| -model | name of function declared in models
|
| -ds | name of dataset declared in data. Description of all predefined datasets is in docs. Some good datasets for practicing:
|
配置
默认情况下，数据将保存在位于~/bio_data的主文件夹中， 实验的输出将存储在~/bio_log
您可以使用环境变量自定义这两条路径：
- 用于存储下载和预处理的数据：SISUA_DATA
- 对于实验：SISUA_EXP
例如：
importosos.environ['SISUA_DATA']='/tmp/bio_data'os.environ['SISUA_EXP']='/tmp/bio_log'fromsisua.dataimportEXP_DIR,DATA_DIRprint(DATA_DIR)# /tmp/bio_dataprint(EXP_DIR)# /tmp/bio_log
或者您可以预先设置变量：
exportSISUA_DATA=/tmp/bio_data exportSISUA_EXP=/tmp/bio_log python sisua/train.py # or using the provided toolkit: sisua-train
欢迎加入QQ群-->： 979659372
