OmicsML/dance

何を解決するか

DANCEは、単細胞遺伝子発現データの分析を標準化・最適化するためのディープラーニングツールキットです。2つの主要な課題に対処しています：異なる計算手法間でのベンチマークの再現性の難しさ（DANCE 1.0）と、データ前処理の試行錯誤の性質（最適な正規化および次元削減の組み合わせは、データセットやモデルによって異なる）（DANCE 2.0）。

仕組み

プロジェクトは2つの主要なバージョンに分かれています。

• DANCE 1.0 はベンチマークプラットフォームとして機能します。人気のある単細胞解析手法を実装する統一されたPythonパッケージを提供し、データのダウンロード、処理、評価のツールを含むことで、実験の忠実な再現を保証します。
• DANCE 2.0 は自動前処理推奨プラットフォームを導入します。特定の手法に適した最適なパイプラインを検出する「Method-Aware Preprocessing（MAP）」モジュールと、新しいデータセットに対して即座に推奨を提供する「Dataset-Aware Preprocessing（DAP）」ウェブサービスを備えています。

対象ユーザー

細胞型の注釈、クラスタリング、遺伝子補完などの目的でディープラーニングモデルを実装する必要がある計算生物学者や単細胞オミクスデータを扱う研究者。

主な特徴

• 包括的なモジュール：単モダリティ解析（注釈、クラスタリング、補完）、マルチモダリティオミクス（共同埋め込み、モダリティ予測/マッチング）、空間的に解像されたトランスクリプトミクスをサポート。
• 自動前処理：データ駆動型のパイプライン推奨により、手動の試行錯誤から脱却。
• 統一されたフレームワーク：GNN、オートエンコーダ、GANなど多様なアルゴリズムのインストールと実行を、1つのライブラリで簡素化。
• ベンチマークツール：オリジナル論文の結果を再現できる準備済みのスクリプトを提供。