多对象单细胞反卷积（MuSiC） MuSiC是一种反卷积方法，它利用跨学科的scRNA-seq来估计大量RNA-seq数据中的细胞类型比例。 如何引用MuSiC 请引用以下出版物： 具有多对象单细胞表达参考的大体积组织细胞类型反卷积X.Wang，J.Park，K.Susztak，NRNR Zhang，M.Li 自然通讯。 2019年1月22日 安装 # install devtools if necessary install.packages( ' devtools ' ) # install the MuSiC package devtools :: install_github( ' xuranw/MuSiC ' ) # load library( MuSiC ) 更多信息 请参阅。

科学路径 通过整合途径改善单细胞RNA-seq聚类 内容描述 我们设计了一个框架（sciPath），以通过整合途径来研究现有单细胞聚类的准确性和鲁棒性，包括10种最新的单细胞聚类方法和4种途径数据库，途径整合方法和一套完整的评估指标。 准备工作 1.数据集演示数据集保存在".//Demo_data" ，包括scRNA-seq矩阵(".//Demo_data//matrix") ，路径(".//Demo_data//pathway")和单元格标签(".//Demo_data//label") 。 2.软件包安装脱机软件包和联机软件包的安装代码保存在".//package//package_install.R" 。 代号 1. clustering_by_gene_only.R 仅考虑基因水平信息的单细胞聚类，包括（1）K均值，（2）分级，（3）光谱，（4）DBSCAN，（5）SC3，（6）

kmeans 分析matlab代码CS 221 最终项目代码 2015 年 12 月 8 日 我的大部分分析都是在 python 中完成的。 请按以下顺序查看代码： 自编码器.ipynb。 在这个 ipython notebook 中，我加载数据，然后使用 Keras 训练各种自动编码器。 我还测试了另一个 python 包 Theanet，但它没有给我想要的那么多控制权。 训练完自动编码器后，我会保存它并将其传输到服务器，在那里我可以执行更重的计算。 Method_pipeline.m。 此 MATLAB 文件加载编码数据和表达式矩阵。 它运行 ADMM (jz_ADMM.m)，在某些点使用收缩算子 (jz_shrink.m)，求解方程。 5 在纸上。 此代码为各种 lambda 输出一系列 U。 分析.ipynb。 在这个 ipython notebook 中，我使用各种函数对 Method_pipeline.m 生成的矩阵执行 kmeans 聚类和可视化 (PCA)。 请参阅代码中的注释以获取更多详细信息。

yeast_data:酵母RNA-seq数据分析

scNym-用于单细胞分类的半监督对抗神经网络 scNym是一个神经网络模型，用于根据单细胞分析数据（例如scRNA-seq）预测细胞类型，并从这些模型中得出细胞类型表示形式。 尽管细胞类型分类是主要的用例，但是这些模型可以将单个细胞概况映射到任意输出类别（例如实验条件）。 我们已经在Genome Research的最新论文中详细描述了scNym 。 如果您发现此工具有用，请引用我们的工作。 我们也有一个研究网站，介绍scNym简报- 用于单细胞分类的半监督对抗神经网络。 雅各布·金梅尔（Jacob C.Kimmel）和大卫·凯利（David R.Kelley）。 基因组研究。 2021. doi： ： BibTeX @article{kimmel_scnym_2021, title = {Semi-supervised adversarial neural networ

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从零开始的Tensorflow-seq2seq- 该存储库包含各种seq到seq模型的示例代码

自适应阈值低秩近似（ALRA） 介绍 ALRA是一种在单细胞RNA测序数据中插入缺失值的方法，在提供的预印本“使用低秩近似法对scRNA-seq数据进行零保存插值”中进行。 给定一个scRNA-seq表达矩阵，ALRA首先使用随机SVD计算其rank-k近似值。 接下来，每一行（基因）都以该基因最负值的大小为阈值。 最后，矩阵被重新缩放。 该存储库包含用于在R中运行ALRA的代码。ALRA的唯一先决条件是安装随机SVD软件包RSVD，可以将其安装为install.packages('rsvd') 。 这些功能现在为已安装用户提供了一个标志use.mkl ，它可以大大加快基于默认rpca的版本的速度。 请注意，rpca-mkl仍在开发中，并且不在CRAN上，因此它不是必需的软件包，但是如果用户已经安装了rpca-mkl，则可以通过将该标志设置为True来使用它。 用法 请确保将矩阵为行，

TED（现称为BayesPrism） 使用统计边际化（BayesPrism）推断贝叶斯细胞比例重建：肿瘤微环境组成和基因表达的完全贝叶斯推断。 BayesPrism由反卷积模块和嵌入学习模块组成。去卷积模块利用来自scRNA-seq的细胞类型特异性表达谱，并实施完全贝叶斯推断，以根据肿瘤样品的大量RNA-seq表达共同估算细胞类型组成和细胞类型特异性基因表达的后验分布。嵌入学习模块使用期望最大化（EM）来使用肿瘤途径的线性组合来近似肿瘤表达，同时以反卷积模块估算的非肿瘤细胞的表达和分数为条件。 v1.1：添加了新功能，允许使用从scRNA-seq数据（例如，通过更精细的聚类）获得的细胞亚型/细胞状态信息，从而产生更细粒度的细胞类型，以更好地代表异质群体。它可以用来定义例如肿瘤微环境中的髓样或淋巴细胞群。 BayesPrism将计算这些子类型/状态的后验和。 v1.2：增加了功能cle