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单细胞-深度学习框架

单细胞-深度学习框架

GitHub - PeijingZhang/Shennong：一个深度学习框架，用于预测肿瘤相关细胞对单细胞水平药理学扰动的反应。 --- GitHub - PeijingZhang/Shennong: A deep-learning framework to predict the tumor-associated cells' reaction to pharmacologic perturbations at the single-cell level.
深度 scSTAR：利用深度学习从单细胞 RNA 测序和空间转录组学数据中提取和增强表型相关特征 --- Deep scSTAR: leveraging deep learning for the extraction and enhancement of phenotype-associated features from single-cell RNA sequencing and spatial transcriptomics data - PubMed

scMEDAL 用于单细胞转录组学数据的可解释性分析，使用深度混合效应自动编码器进行批量效应可视化- PubMed --- scMEDAL for the interpretable analysis of single-cell transcriptomics data with batch effect visualization using a deep mixed effects autoencoder - PubMed

单细胞和SHAP

基于甘油磷脂代谢探索克罗恩病的关键基因：利用孟德尔随机化，多组学整合，机器学习和 SHAP 方法的综合分析- PubMed --- Explore key genes of Crohn's disease based on glycerophospholipid metabolism: A comprehensive analysis Utilizing Mendelian Randomization, Multi-Omics integration, Machine Learning, and SHAP methodology - PubMed

最后编辑于：2025.05.04 23:53:33

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