細胞コミュニティ解析

細胞コミュニティ解析

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01事前知識 02🪢【座標からグラフ作り】kNNグラフ 03🪢【座標からグラフ作り】Radius グラフ 04🪢【座標からグラフ作り】Delaunayグラフ 05🪢 隣接ノードを取得 06🪢 部分グラフを取り出す 07🪢 最短経路長行列 08🪺0️⃣【 Visium 隣接するSpotの同種接続/異種接続をスコアリング】09🪺1️⃣ ドロネーグラフ作り 10🪺2️⃣ Homotypic Score 11🪺3️⃣ Heterotypic score 12🪺4️⃣ Python版 Homotypic/Heterotypic scoreの計算 13🐅1️⃣ 【 UTAG - 隣接細胞の特徴量も使って細胞のクラスタリング - 】14🐅2️⃣ UTAG - アルゴリズム解説 -15🐅3️⃣ UTAG - クラスタリング後の下流解析 -16🐅4️⃣ UTAG - 症例や疾患で変化するクラスターの解析例 -17😶‍🌫️1️⃣ 【 SPACE-GM (SPAtial CEllular Graphical Modeling) 】18😶‍🌫️2️⃣ グラフ、Dataset作り 19😶‍🌫️3️⃣ GNNモデル構築、訓練、予測 20😀0️⃣ 【 GraphSAGEで細胞コミュニティをクラスタリング】21😀1️⃣ グラフ作り、コミュニティ抽出器 22😀2️⃣ モデル構築、損失設定 23😀3️⃣ モデルの訓練 ➔ クラスタリング 24😀4️⃣ 複数サンプル版 25😀 （追加の解析）コミュニティ内の細胞種、患者ごとのコミュニティの違い 26🏍️0️⃣【 CytoCommunity 細胞コミュニティをGNNでクラスタリング】27🏍️1️⃣ グラフ作り ➔ DataSet/DataLoader 28🏍️2️⃣ モデルの構築、訓練 29🏍️3️⃣ 訓練済みモデルで予測 ➔ クラスタリング結果の確認 30🏍️4️⃣ アンサンブル学習 31🏍️ （補足情報）DenseGraphConv, Mincut pool, majority_voting 32🏍️（追加の解析）コミュニティ内の細胞種、コミュニティと特徴量 33🏍️5️⃣ [教師あり] グラフ/Datasetの用意、モデルの構築 34🏍️6️⃣ [教師あり] モデルの訓練、予測 35ツール・論文紹介

Chapter 31

🏍️ （補足情報）DenseGraphConv, Mincut pool, majority_voting

Ryota Chijimatsu

2025.02.24に更新