전체 글192 [] KCC 2025 2025. 7. 4. [ScRAT] customized dataset For customized dataset:Please pack the dataset in the h5ad format and set the value of args.dataset to the path of the dataset. Also, please set args.task to 'custom'.Furthermore, in the dataloader.py file, please modify the following lines:line 178 for label dictionary to map string to integer (default: {})line 185 for patient id (default: data.obs['patient_id'])line 187 for label, which is cli.. 2025. 7. 1. VS Code Remote - SSH connection ERROR 현재 VS Code Remote - SSH 접속 시 아래와 같은 에러가 발생하고 있습니다:Could not establish connection to "min146": Failed to install the VS Code Server.Error: UnpackFailed (Failed to install the VS Code Server)이건 VS Code 서버 파일을 원격 서버에 설치하거나 압축 해제하는 과정에서 실패했을 때 나오는 오류입니다.🚩 원인1️⃣ 서버의 디스크 용량 부족 (특히 /tmp 또는 홈 디렉토리)2️⃣ 서버의 권한 문제 (파일/폴더 권한 문제, /tmp 권한 이상 등)3️⃣ 이전 설치가 꼬여서 재설치 실패4️⃣ 네트워크 불안으로 파일이 완전히 전송되지 않음✅ 해결 방법1️⃣ 서버에 .. 2025. 6. 30. GeneCover: A Combinatorial Approach for Label-free Marker Gene Selection https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.30.621151v2.full저널: bioRxiv (2024)핵심 방법: 사전 클러스터링 없이 유전자-유전자 상관관계 구조를 기반으로 최적의 마커 패널 선정.조합 최적화(Combinatorial Optimization) 를 통해 중복성 최소화된 유전자 그룹 식별.희귀 세포 유형의 시그니처 포착에 강점 (e.g., 인간 전전두엽 피질 데이터에서 MOBP, KRT17 등 계층 특이적 유전자 검출).장점:레이블 의존성 없이 전사체 전체의 상관 구조 분석.대규모 데이터(>100k 세포)에서 선형 시간 복잡도로 확장성 보장. 🔍 핵심 목표GeneCover는 predefined cell type label 없이도 single-c.. 2025. 6. 27. CASCC: a co-expression-assisted single-cell RNA-seq data clustering method 핵심 개요CASCC(Co-expression-Assisted Single-Cell Clustering)는 기존의 클러스터링 방법이 갖는 한계―특히 세포 상태 전이 등으로 인해 클러스터 경계가 명확하지 않은 경우―를 보완하기 위해 제안된 co-expression 기반 feature selection과 clustering을 통합한 방법입니다. CASCC의 주요 방법론 단계 초기 클러스터링 (기본 그래프 기반) Seurat 등에서 사용하는 방법처럼 low-dimensional representation 후, 초기 클러스터링을 수행합니다. DEG 기반 feature 선택 및 seed gene 정의 초기 클러스터 내 top DEGs를 뽑아 seed gene으로 사용합니다. .. 2025. 6. 27. Hierarchical Marker Genes Selection in scRNA-seq Analysis Paperhttps://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1012643 Hierarchical marker genes selection in scRNA-seq analysisAuthor summary In the analysis and interpretation of scRNA-seq data, one important step is to identify marker genes to annotate cell clusters with the biologically meaningful names. Existing marker gene selection methods typically perform differential exprj.. 2025. 6. 27. 이전 1 2 3 4 ··· 32 다음
