geniml

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Geniml is a Python package for building machine learning models on genomic interval data from BED files. It provides unsupervised methods for learning embeddings of genomic regions, single cells, and metadata labels, enabling similarity searches, clustering, and downstream ML tasks.

Geniml provides five primary capabilities, each detailed in dedicated reference files:

Train unsupervised embeddings of genomic regions using word2vec-style learning.

이 기술은 기계 학습 작업을 위해 게놈 간격 데이터(BED 파일)로 작업할 때 사용해야 합니다. 훈련 영역 임베딩(Region2Vec, BEDspace), 단일 셀 ATAC-seq 분석(scEmbed), 합의 피크 구축(유니버스) 또는 게놈 영역의 ML 기반 분석에 사용됩니다. BED 파일 컬렉션, scATAC-seq 데이터, 염색질 접근성 데이터 세트 및 지역 기반 게놈 기능 학습에 적용됩니다. 출처: ovachiever/droid-tings.

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