ikarus

Ikarus

Ikarus es una tubería de aprendizaje automático gradual que intenta hacer frente a la tarea de distinguir las células tumorales de las células normales. Aprovechando múltiples conjuntos de datos de células individuales anotadas Se puede usar para definir un conjunto de genes específico para las células tumorales. Primero, el último conjunto de genes se usa para clasificar las células y luego para entrenar un clasificador logístico para la clasificación robusta del tumor y las células normales. Finalmente, la sensibilidad aumenta al propagar las etiquetas celulares basadas en una red de células celulares personalizadas. Ikarus se prueba en múltiples conjuntos de datos de células individuales para determinar que logra una alta sensibilidad y especificidad en múltiples contextos experimentales. Encuentre más información en la publicación correspondiente.

Instalación

Ikarus actualmente es compatible con python>=3.8 , y se puede instalar desde Pypi:

 PIP install ikarus

Alterantivamente, uno puede instalar la rama maestra de Ikarus directamente desde Github:

 python -m pip install git+https: //github.com/bimsbbioinfo/ikarus.git

Uso

La opción más fácil de comenzar es usar las listas de genes de tumor/normales proporcionados y el modelo de petróleo:

 del clasificador de importación de Ikarus

modelo = classifier.ikarus (firtures_gmt = firtures_path)
modelo.load_core_model (model_path)
predicciones = modelo.predict (test_adata, 'test_name')

En el cuaderno tutorial se proporciona más información sobre cómo capacitar a un modelo o cómo crear listas de genes propios.

Cuadernos de ejemplo
Preparación de datos y predicción básica