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bio-temporal-genomics-temporal-clustering

Design e Frontend Autor: bg-szy

Clusters genes by temporal expression profile shape using Mfuzz soft clustering, TCseq, and DEGreport degPatterns. Groups co-regulated genes into shared trajectory patterns via fuzzy c-means or hierarchical approaches. Use when categorizing temporally dynamic genes into response groups or identifying co-expression modules across time points. Requires temporally variable genes identified first (see

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Atualizado há 4 meses
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Reference examples tested with: numpy 1.26+, scanpy 1.10+, scikit-learn 1.4+

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

  • Python: pip show <package> then help(module.function) to check signatures
  • R: packageVersion('<pkg>') then ?function_name to verify parameters

If code throws ImportError, AttributeError, or TypeError, introspect the installed package and adapt the example to match the actual API rather than retrying.

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