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scrnaseq

单细胞RNA测序数据分析流程 支持多种工具的开源项目

nf-core/scrnaseq是一个开源的单细胞RNA测序数据分析流程。该项目集成了Alevin-Fry、STARSolo、Kallisto等多种分析工具,可处理10x Genomics等平台产生的数据。流程提供详细文档和灵活的参数设置,支持多种运行环境。用户可根据需求选择合适的分析方法,输出h5ad、Seurat或mtx格式结果。项目持续更新,旨在为单细胞转录组分析提供标准化和可重复的解决方案。

cellpose - 多功能细胞分割和图像修复工具
CellposeGithub图像处理开源项目机器学习生物医学图像细胞分割
Cellpose是一款开源的细胞分割和图像处理工具,适用于各类生物图像分析。它支持细胞和细胞核的通用分割,可针对特定数据进行优化。Cellpose提供图形界面、API和命令行接口,支持人机交互训练。最新版本还增加了图像去噪、去模糊和上采样等修复功能,进一步提升分割效果。该工具具有高度灵活性和准确性,能满足研究人员的多样化需求。
selefra - 开源的多云与SaaS策略分析工具
GithubSaaSSelefra多云分析开源开源项目策略即代码
这个开源软件使用政策即代码的方式,支持AWS、GCP、Azure等30多项服务的多云与SaaS环境分析。用户可以通过SQL和YAML编写自定义策略,整合多云配置数据,使用VCS进行版本控制,并通过自动化任务确保合规、安全和成本优化。Selefra还集成了GPT模型,提供安全、成本和架构检查建议,帮助用户更好地管理云资源,提升安全性,降低成本,优化架构。
containers - 生物信息学软件容器化解决方案
BioContainersDockerGithub容器技术开源项目生物信息学
BioContainers是一个开源项目,为生物信息学软件提供容器化解决方案。该项目建立了容器规范和镜像库,简化了生物信息学工具的构建、部署和使用过程。除了提供现成容器,BioContainers还制定了容器创建指南,并搭建了完整的开发和测试基础设施。这一生态系统旨在提升组学分析的可重复性和易用性,尤其适用于蛋白质组学、基因组学等领域。
arvados - 管理处理大规模科学和生物医学数据的开源平台
ArvadosGithub大数据处理工作流管理开源平台开源项目生物信息学
Arvados是一个专注于管理、处理和共享大规模科学和生物医学数据的开源平台。其核心组件包括Keep存储系统、Crunch工作流程编排系统、Workbench网络应用和多种开发工具。平台支持生物信息学家扩展计算密集型工作流程,便于开发人员创建生物医学应用,并助力IT管理员管理大规模资源。Arvados特别注重数据溯源和工作流程可重复性,广泛适用于科研和医疗领域。
OpenCRISPR - 基于人工智能的开源基因编辑技术
AI设计Cas9GithubOpenCRISPR基因编辑开源技术开源项目
OpenCRISPR是Profluent Bio开发的开源基因编辑系统。其首个版本OpenCRISPR-1采用人工智能设计,包含Cas9类蛋白和引导RNA,具有NGG PAM特异性。该项目致力于提高基因编辑技术的可及性,适用于基础、prime和表观基因组编辑等多种应用。OpenCRISPR允许免费商业使用,同时要求用户遵守相关道德和安全规范。
inseq - 基于Pytorch的序列生成模型解释性分析工具
GithubInseqPytorch序列生成开源项目模型解释集成渐变
Inseq是一个基于Pytorch的可定制工具包,专为序列生成模型的后验可解释性分析设计。它支持多种特性归因方法,可高效分析单例或整套数据集的各类模型,包括GPT-2。Inseq支持在Jupyter Notebook、浏览器和命令行中进行可视化,并提供多种后处理和归因映射合并功能。
CoreNLP - 多语言支持的Java自然语言处理工具集
GithubJavaStanford CoreNLP分析工具开源项目模型自然语言处理
Stanford CoreNLP 是用 Java 编写的自然语言处理工具集。它处理文本输入,提供词形还原、词性标注、实体识别、日期和数量标准化等功能。支持包括英语、阿拉伯语、中文、法语、德语等多种语言。该工具集集成度高,仅需两行代码即可运行所有工具,广泛应用于学术界、工业界和政府部门。
wdl - 简化数据处理的开源工作流语言
GithubWDL工作流描述语言开源标准开源项目数据处理语法规范
WDL是一种开放标准的工作流描述语言,采用易读易写的语法。该语言简化了分析任务的定义、工作流连接和并行执行过程。WDL支持散布-收集和条件执行等常见模式,并设计为跨平台可移植。它可在HPC系统和云平台等多种环境中运行。活跃的WDL社区提供了丰富的执行引擎、工具和资源,助力用户开发和执行高效的数据处理工作流。
snorkel - 通过编程自动化构建和管理训练数据的新方法
AI应用GithubSnorkelSnorkel Flow开源项目弱监督建模机器学习
Snorkel项目由斯坦福大学发起,致力于通过编程自动化标注、构建和管理训练数据,重塑机器学习项目的成功要素。该项目不仅实现了其研究目标,还与Google、Intel等领先机构合作,支持生产部署,并发表了大量相关论文。Snorkel现已发展为Snorkel Flow,一个简化AI应用开发的端到端平台。
texera - 基于工作流的协作数据分析系统 支持大规模计算及AI/ML技术
GithubTexera协作可视化工作流开源项目数据分析
Texera是基于云的协作数据分析系统,通过图形化工作流界面支持大规模计算和先进AI/ML技术。系统专注协作功能,为各背景用户提供类Google Docs的分析体验。Texera能处理海量数据,使非IT人员也可进行分析,并支持与长时运行作业交互。目前已应用于社交媒体分析、气候变化研究等多个领域。
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