作成日:2024年4月22日
CellOracleのscRNA-seqデータの前処理
目的：CellOracleのアルゴリズムと実装について理解する。
scRNA-seqデータの前処理
1. AnnData formatにする必要があるため、ScanpyやSeuratを用いる。
2.UMIカウントが0の遺伝子に対してフィルタリングを行う。
3. 遺伝子発現量は対数変換されて、次元削減とクラスタリングが行われる。（下流のGRN計算とシュミレーションに必要なため、非対数変換遺伝子発現行列（GEM）も維持する）
Code Availability：https://github.com/morris-lab/CellOracle
Date created: April 22, 2024
Preprocessing of scRNA-seq Data in CellOracle
Objective: Understand the algorithm and implementation of CellOracle.
Preprocessing of scRNA-seq data:
1. Convert the data into AnnData format using tools like Scanpy or Seurat.
2. Filter out genes with UMI counts of 0.
3. Gene expression levels are log-transformed, followed by dimensionality reduction and clustering. (Maintain non-log-transformed gene expression matrix (GEM) as it is necessary for downstream GRN calculations and simulations.)
Code Availability: https://github.com/morris-lab/CellOracle
