DeepGraphLearning / DeepGraphLearning/PerturbDiff
Inference
オープン
まだ誰も着手していません。
- 主要言語
- Python
- スター
- 63
- フォーク
- 10
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
Thanks for the work!
How can I use your model finetuned on tahoe for instance to predict the gene expression matrix of cells perturbed by a drug given my own gene expression matrix of control cells? That would a very useful notebook to have :).
Raf
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
まず、Tahoeでファインチューニングされたモデルと既存の推論エントリーポイントを特定し、次にコントロールの遺伝子発現行列と薬剤摂動がどのように表現されているかを調べます。ユーザーのコントロール行列を受け取り、モデルを適用し、摂動細胞の発現行列を予測する処理を示す notebook を定義します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- python
- 領域
- bioinformatics, machine-learning
- issue の種類
- 機能追加
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 活発さ
- 活発
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 45/100