ikarus

Икарус

Икарус - это пошаговый трубопровод машинного обучения, который пытается справиться с задачей отличия опухолевых клеток от нормальных клеток. Используя множественные аннотированные наборы одноклеточных данных, он может использоваться для определения набора генов, специфичных для опухолевых клеток. Во -первых, последний набор генов используется для ранжирования клеток, а затем для обучения логистического классификатора для надежной классификации опухоли и нормальных клеток. Наконец, чувствительность повышается за счет распространения ячеек ячейки на основе пользовательской ячейки. Икарус тестируется на нескольких наборах данных отдельных ячейков, чтобы выяснить, что он достигает высокой чувствительности и специфичности в нескольких экспериментальных контекстах. Пожалуйста, найдите больше информации в соответствующей публикации.

Установка

Ikarus в настоящее время поддерживает python>=3.8 и может быть установлен из PYPI:

 PIP установить Ikarus

Использующе, можно установить главную ветвь Икаруса прямо из GitHub:

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

Использование

Самый простой вариант начала - это использовать предоставленные списки генов опухоли/нормального гена и предварительную модель:

 от ИКОРИСКА

model = classifier.ikarus (signatures_gmt = signatures_path)
model.load_core_model (model_path)
Прогнозы = model.predict (test_adata, 'test_name')

Более подробная информация о том, как обучить модель или как создать собственные списки генов, представлена ​​в учебной записной книжке.

Пример ноутбуков
Подготовка данных и базовый прогноз