What's your thoughts on plate/batch-wise whitening for batch effect?
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- data, machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia individuando il codice per la gestione degli effetti di batch descritto nell’issue e ricostruisci come vengono utilizzati i dati DMSO per apprendere i parametri di whitening prima che vengano applicati. Determina il comportamento previsto per una correzione per piastra o per batch e individua test o dati di esempio che possano distinguere le alternative; l’issue non definisce una soluzione né criteri di completamento.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
I'm thinking about the batch effect handling part of the code. What it does in the code is quite simple: learning the parameters with all DMSO data and applying the whitening model to all data (DMSO and treatments). My question is why not do this plate-wisely or batch-wisely for such plate/batch-effect correction?
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 129
- Fork
- 52
- Merge medio
- 5h 20m
- PR unite (30g)
- 2
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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