scGNN安装与使用指南

scGNN安装与使用指南

scGNNscGNN (single cell graph neural networks) for single cell clustering and imputation using graph neural networks项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scGNN

1. 项目目录结构及介绍

scGNN, 即单细胞图神经网络框架, 是专为单细胞RNA测序(scRNA-Seq)分析设计的。以下是该项目在GitHub仓库中大致的目录结构及其简介：

scGNN/
│
├── README.md             - 项目说明文档
├── LICENSE               - 许可证文件
├── src                   - 源代码主目录
│   ├── main.py           - 可能的主运行脚本
│   ├── models            - 包含所有模型定义的子目录
│   │   └── ...
│   ├── utils             - 辅助函数集合
│   │   ├── util_function.py
│   │   └── pyutil_function.py
│   └── ...
├── data                  - 示例数据或数据处理脚本存放处
├── examples              - 使用示例或教程相关的代码
├── tests                 - 测试案例
├── docker                - Dockerfile及相关配置, 用于容器化部署
└── documentation         - 用户手册或API文档

请注意，具体文件可能有所变动，请参照实际仓库最新结构为准。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件通常位于 src/main.py（假设的路径），这是执行scGNN的主要入口点。它负责初始化参数，加载数据，构建模型，进行训练和测试等核心流程。要运行项目，你需要根据项目文档调整必要的命令行参数或配置文件，然后可能通过以下类似的命令来启动：

python src/main.py --config config.yaml

确保在调用前已正确设置了环境和依赖项，并且config.yaml是你的配置文件路径。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件，如config.yaml，是用来定制化scGNN运行时的行为。一个典型的配置文件可能包含以下几个部分：

# 基本设置
dataset_path: "path/to/your/data.csv"
output_dir: "results"

# 模型参数
hidden_units: [64, 32]    # 神经网络隐藏层大小
dropout_rate: 0.2          # 随机失活率
learning_rate: 0.001      # 学习率

# 训练设置
epochs: 100
batch_size: 32
early_stopping: True       # 是否启用早停机制

# 其他特定于scGNN的配置
graph_construction_method: "knn" # 或其它支持的方法
gene_embedding_dim: 16
...

每项配置应根据项目的具体需求进行调整。这个文件允许用户不修改源代码就能改变模型训练和评估的过程。

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以上是对scGNN项目的基本结构、启动流程以及配置文件的简要介绍。实际操作前，请详细阅读项目的README文件和相关文档，以获得完整的指导和最佳实践建议。

scGNNscGNN (single cell graph neural networks) for single cell clustering and imputation using graph neural networks项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scGNN