DANCE: a deep learning library and benchmark platform for single-cell analysis

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作者
Jiayuan Ding,Renming Liu,Hongzhi Wen,Wenzhuo Tang,Zhaoheng Li,Julian Venegas,Runze Su,Dylan Molho,Wei Jin,Yixin Wang,Qiaolin Lu,Lingxiao Li,Wangyang Zuo,Yi Chang,Yuying Xie,Jiliang Tang
出处
期刊:Genome Biology [Springer Nature]
卷期号:25 (1)
标识
DOI:10.1186/s13059-024-03211-z
摘要

Abstract DANCE is the first standard, generic, and extensible benchmark platform for accessing and evaluating computational methods across the spectrum of benchmark datasets for numerous single-cell analysis tasks. Currently, DANCE supports 3 modules and 8 popular tasks with 32 state-of-art methods on 21 benchmark datasets. People can easily reproduce the results of supported algorithms across major benchmark datasets via minimal efforts, such as using only one command line. In addition, DANCE provides an ecosystem of deep learning architectures and tools for researchers to facilitate their own model development. DANCE is an open-source Python package that welcomes all kinds of contributions.
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