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摘要：单细胞转录组学越来越依赖于非线性模型来利用尺寸和不断增长的数据。但是，大多数模型验证都侧重于局部流动保真度（例如，平方误差和其他数据可能性指标），在对全球流形拓扑的关注很少，理想情况下应该是学习。为了解决这一问题，我们已经实施了一条强大的评分管道，旨在验证模型重现整个参考歧管的能力。Python库Cyto-Bench演示了这种方法，以及Jupyter笔记本电脑和示例数据集，以帮助用户开始工作流程。歧管概括分析可用于开发和评估模型，以了解完整的蜂窝动力网络，并在外部数据集中验证其性能。可用性：实施评分管道的Python库已通过PIP提供，可以在Github和一些Jupyter笔记本旁边检查显示其应用程序。联系人：nlazzaro@fbk.eu或toma.tebaldi@unitn.it
生成模型通过歧管概括分析验证
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