How to quantify evidence of co-functionality?
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- r
- Área
- bioinformatics
Línea de trabajo
No se nombra ningún archivo, prueba ni punto de entrada. Empieza por definir las dos métricas separadas de cofuncionalidad propuestas en el issue y determinar cómo deberían encajar en los cálculos existentes de similitud funcional de BioCor. Se considera completado cuando se hayan acordado las definiciones de las métricas y el alcance de la implementación.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
From Bioinformatics:
"quantify how likely two genes are correlated in their enrichment, function etc. For example, using STRING we can see that PIK3CA and PTEN are more co-functioning than PIK3CA and SF3B1. "
The question is how to add this higher co-functioning evidence in BioCor? My answer is that this should be two separate metrics.
- Lenguaje dominante
- R
- Estrellas
- 14
- Forks
- 1
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de llrs/BioCor
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Plot a heatmapQuizá libre de nuevo @llrs la tomó hace 2831 días y no hay ningún pull request abierto. Abiertoenhancement
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To evaluate enrichmentAbiertoquestion
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 20/100
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Use case: classificate gene setsAbiertoenhancement
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 35/100
Todos los issues de llrs/BioCor
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