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bio-crispr-screens-jacks-analysis

Pesquisa e Web Autor: bg-szy

Runs JACKS (Joint Analysis of CRISPR/Cas9 Knockout Screens; Allen et al 2019 Genome Research) which models per-sgRNA log-fold-change as the product of a treatment-dependent gene-essentiality term and a treatment-independent guide-efficacy term. Covers the Bayesian decomposition math, the hierarchical efficacy prior shared across screens performed with the same library, when JACKS outperforms MAGeC

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Atualizado há 4 meses
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Version Compatibility

Reference examples tested with: JACKS 0.2.0+ (felicityallen/JACKS), pandas 2.2+, numpy 1.26+, scipy 1.12+, matplotlib 3.8+.

Before using code patterns, verify installed versions match. If versions differ:

  • CLI: python run_JACKS.py --help (run_JACKS.py at the JACKS repo root after clone)
  • Python: from jacks.jacks_io import runJACKS; help(runJACKS)
  • GitHub: install via git clone https://github.com/felicityallen/JACKS && cd JACKS && pip install .

If code throws Im

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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