ikarus

ikarus

Ikarus是一種逐步的機器學習管道，試圖應對將腫瘤細胞與正常細胞區分開的任務。利用多個帶註釋的單細胞數據集，它可用於定義特定於腫瘤細胞的基因集。首先，後一個基因集用於對細胞進行排名，然後訓練物流分類器進行腫瘤和正常細胞的魯棒分類。最後，通過基於自定義細胞網絡傳播細胞標籤來提高靈敏度。 Ikarus在多個單細胞數據集上進行了測試，以確定在多個實驗環境中可以達到高靈敏度和特異性。請在相應的出版物中找到更多信息。

安裝

Ikarus當前支持python>=3.8 ，可以從PYPI中安裝：

 PIP安裝ikarus

一定程度地，可以直接從github安裝ikarus的主分支：

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

用法

最簡單的入門選擇是使用提供的腫瘤/正常基因列表和驗證的模型：

來自ikarus導入分類器

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

教程筆記本中提供了有關如何訓練模型或如何創建自己的基因列表的更多信息。

示例筆記本
數據準備和基本預測