Um conjunto de modelos e funções Pyro para inferir CNA a partir de dados scRNA-seq. Ele vem com um pacote R complementar que funciona como interface e fornece rotinas de pré-processamento, simulação e visualização. Sugerimos usar o pacote R diretamente, pois ele serve principalmente como backend para cálculos.
Atualmente fornecendo:
Um modelo de mistura em segmentos onde CNV são modelados como variável aleatória LogNormal (MixtureGaussian)
Um modelo de mistura em segmentos onde CNV são modelados como variável aleatória categórica (MixtureCategorical)
Um Hmm simples onde as CNVs são novamente categóricas, mas não há agrupamento (SimpleHmm)
Para instalar:
$ pip install congas-old
Para executar uma análise simples nos dados de exemplo
importar congas como cnfrom congas.models importar MixtureGaussiandata_dict = cn.simulation_dataparams, perda = cn.run_análise(data_dict,MixtureGaussian, passos=200, lr=0,05)