ikarus

Ikarus

Ikarus adalah pipa pembelajaran mesin bertahap yang mencoba mengatasi tugas membedakan sel tumor dari sel normal. Memanfaatkan beberapa dataset sel tunggal beranotasi dapat digunakan untuk mendefinisikan set gen khusus untuk sel tumor. Pertama, set gen terakhir digunakan untuk memberi peringkat sel dan kemudian melatih pengklasifikasi logistik untuk klasifikasi tumor dan sel normal yang kuat. Akhirnya, sensitivitas meningkat dengan menyebarkan label sel berdasarkan jaringan sel sel khusus. Ikarus diuji pada beberapa dataset sel tunggal untuk memastikan bahwa ia mencapai sensitivitas dan spesifisitas tinggi dalam beberapa konteks eksperimental. Silakan temukan informasi lebih lanjut dalam publikasi yang sesuai.

Instalasi

Ikarus saat ini mendukung python>=3.8 , dan dapat diinstal dari PYPI:

 Pip Instal Ikarus

Secara alternatif, seseorang dapat menginstal cabang master Ikarus langsung dari GitHub:

 Python -m Pip menginstal git+https: //github.com/bimsbbioinfo/ikarus.git

Penggunaan

Pilihan termudah untuk memulai adalah dengan menggunakan daftar gen tumor/normal yang disediakan dan model pretrained:

 Dari Ikarus Impor Classifier

model = classifier.ikarus (Signatures_gmt = Signatures_path)
model.load_core_model (model_path)
prediksi = model.predict (test_adata, 'test_name')

Informasi lebih lanjut tentang cara melatih model atau cara membuat daftar gen sendiri disediakan di buku catatan tutorial.

Contoh notebook
Persiapan data dan prediksi dasar