What's your thoughts on plate/batch-wise whitening for batch effect?
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- data, machine-learning
調査の方向性
まず、issue に記載されている batch effect 処理コードの場所を特定し、適用前に whitening パラメータを学習するために DMSO データがどのように使用されるかを追跡してください。プレート単位または batch 単位の補正で期待される動作を判断し、どちらの選択肢かを区別できるテストやサンプルデータを特定してください。この issue では、解決方法や完了基準は定義されていません。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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?
- 主要言語
- Python
- スター
- 131
- フォーク
- 52
- 平均マージ
- 12時間 18分
- マージ済み PR（30日）
- 5
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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