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bio-temporal-genomics-trajectory-modeling

Desenvolvimento Autor: bg-szy

Models continuous temporal trajectories from bulk or time-resolved omics data using generalized additive models (mgcv), spline regression, and changepoint detection (segmented, ruptures). Fits smooth gene expression curves and tests trajectory differences between conditions. Use when fitting non-linear temporal models to bulk time-series data or comparing developmental trajectories across conditio

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Reference examples tested with: R stats (base), numpy 1.26+, pandas 2.2+, scanpy 1.10+

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 r

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

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