Interpretable deep neural network identifies robust biomarkers for diseases with mechanistic insights from omics data.

Revue : Briefings in bioinformatics

Parution : Mardi 1 septembre 2026

Statut : code vérifié

Méthodes : Statistiques, Lissage, filtrage d'état, décompositions, Apprentissage, Connectivité

Carte de traçage

Proposée automatiquement : ces liens ont été trouvés dans l'article et vérifiés à la source, sans relecture humaine. Elle recevra un DOI Zenodo quand un de ses auteurs l'aura validée avec son ORCID.

Code des auteurs

gregbellan/stabl

Licence : BSD-3-Clause

État : le lien répond

Preuve : fichiers inventoriés

Commit : 1d07f85a13cfbecb4f08ce21075bf4fbb8e34678

Langages : Python (25), Jupyter (1)

Trouvé : « Data availability »

28 fichiers

Notebook examples/Tutorial Notebook.ipynb — Jupyter, 349 lignes [lire ici]
Notebook examples/run_cv_CFRNA.py — Python, 114 lignes [lire ici]
Notebook examples/run_cv_COVID.py — Python, 104 lignes [lire ici]
Notebook examples/run_cv_DREAM.py — Python, 107 lignes [lire ici]
Notebook examples/run_cv_OOL_CyPr.py — Python, 88 lignes [lire ici]
Notebook examples/run_cv_OOL_CyPrMe.py — Python, 90 lignes [lire ici]
Notebook examples/run_cv_SSI.py — Python, 103 lignes [lire ici]
Notebook examples/run_val_CFRNA.py — Python, 112 lignes [lire ici]
Notebook examples/run_val_COVID.py — Python, 109 lignes [lire ici]
Notebook examples/run_val_DREAM.py — Python, 108 lignes [lire ici]
Notebook examples/run_val_OOL_CyPr.py — Python, 91 lignes [lire ici]
Notebook examples/run_val_OOL_CyPrMe.py — Python, 88 lignes [lire ici]
Notebook examples/run_val_SSI.py — Python, 103 lignes [lire ici]
setup.py — Python, 28 lignes [lire ici]
stabl/__init__.py — Python, 1 ligne [lire ici]
stabl/adaptive.py — Python, 314 lignes [lire ici]
stabl/data.py — Python, 174 lignes [lire ici]
stabl/metrics.py — Python, 359 lignes [lire ici]
stabl/multi_omic_pipelines.py — Python, 1 154 lignes [lire ici]
stabl/pipelines_utils.py — Python, 515 lignes [lire ici]
stabl/preprocessing.py — Python, 133 lignes [lire ici]
stabl/stabl.py — Python, 1 466 lignes [lire ici]
stabl/stacked_generalization.py — Python, 77 lignes [lire ici]
stabl/unionfind.py — Python, 323 lignes [lire ici]
stabl/utils.py — Python, 498 lignes [lire ici]
stabl/visualization.py — Python, 762 lignes [lire ici]
LICENSE — Licence, 32 lignes [lire ici]
README.md — Texte, 252 lignes [lire ici]

zixuans/survnet

Licence : MIT

État : le lien répond

Preuve : fichiers inventoriés

Commit : 60236b3fe78a8242bff931f58f0f08f7234b49fb

Langages : Python (15), R (2)

Trouvé : le texte, « Competing methods »

19 fichiers

Comparisons with knockoffs/Scenario 3/linear.py — Python, 322 lignes [lire ici]
Comparisons with knockoffs/Scenario 3/nonlinear.py — Python, 323 lignes [lire ici]
Comparisons with knockoffs/Scenario 4/sampler.py — Python, 66 lignes [lire ici]
Comparisons with knockoffs/Scenarios 1 and 2/deep_knockoffs.py — Python, 75 lignes [lire ici]
Comparisons with knockoffs/Scenarios 1 and 2/onestep_knockoff.py — Python, 376 lignes [lire ici]
Comparisons with knockoffs/Scenarios 1 and 2/second-order_knockoffs.r — R, 13 lignes [lire ici]
Data/dataset1.py — Python, 42 lignes [lire ici]
Data/dataset2.py — Python, 68 lignes [lire ici]
Data/dataset3.py — Python, 42 lignes [lire ici]
Data/dataset4.py — Python, 58 lignes [lire ici]
Data/dataset5.py — Python, 34 lignes [lire ici]
Data/dataset6/dataset6.R — R, 37 lignes [lire ici]
Data/dataset6/dataset6.py — Python, 29 lignes [lire ici]
SurvNet.py — Python, 206 lignes [lire ici]
initial.py — Python, 81 lignes [lire ici]
main.py — Python, 129 lignes [lire ici]
variable_selection.py — Python, 138 lignes [lire ici]
LICENSE — Licence, 21 lignes [lire ici]
README.md — Texte, 13 lignes [lire ici]

zifanzhu/deeplink

Licence : AGPL-3.0

État : le lien répond

Preuve : fichiers inventoriés

Commit : ab45db7ae7293f1d82c12a954af12f690263c88b

Langages : Python (38), R (30)

Trouvé : le texte, « Competing methods »

70 fichiers

Real_data_analyses/comparison/findout_size/findsize_multiple_d_rna1.R — R, 15 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/findout_size/findsize_multiple_d_rna2.R — R, 15 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/findout_size/findsize_multiple_d_zeller.R — R, 17 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna1_d100.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna1_d20.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna1_d200.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna1_d30.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna1_d300.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna1_d40.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna1_d400.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna1_d50.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna1_d500.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna2_d100.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna2_d20.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna2_d200.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna2_d30.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna2_d300.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna2_d40.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna2_d400.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna2_d50.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_rna2_d500.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_zeller_d100.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_zeller_d20.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_zeller_d30.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_zeller_d40.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/comparison/screen_ipad_rf_zeller_d50.R — R, 118 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_microbiome/DeepLINK.py — Python, 205 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_microbiome/lasso_log_square.py — Python, 93 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_microbiome/newdata1_v1.py — Python, 179 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_microbiome/newdata1_v2.py — Python, 179 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_microbiome/newdata1_v3.py — Python, 179 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_microbiome/newdata1_v4.py — Python, 179 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_microbiome/newdata1_v5.py — Python, 179 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_microbiome/newdata1_v6.py — Python, 179 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_microbiome/pairwise_connected_layer.py — Python, 24 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_microbiome/screening.R — R, 40 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_microbiome/summarize_multiple_d.R — R, 43 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_sc_RNAseq/DeepLINK.py — Python, 205 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_sc_RNAseq/lasso_log_square.py — Python, 93 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_sc_RNAseq/pairwise_connected_layer.py — Python, 24 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_sc_RNAseq/rna2_v1_d20.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_sc_RNAseq/rna2_v2_d30.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_sc_RNAseq/rna2_v3_d40.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_sc_RNAseq/rna2_v4_d50.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_sc_RNAseq/rna2_v5_d100.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_sc_RNAseq/rna2_v6_d200.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_sc_RNAseq/rna2_v7_d300.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_sc_RNAseq/rna2_v8_d400.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_sc_RNAseq/rna2_v9_d500.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/human_sc_RNAseq/screening.R — R, 47 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/murine_sc_RNAseq/DeepLINK.py — Python, 205 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/murine_sc_RNAseq/lasso_log_square.py — Python, 93 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/murine_sc_RNAseq/pairwise_connected_layer.py — Python, 24 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/murine_sc_RNAseq/rna1_v1_d20.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/murine_sc_RNAseq/rna1_v2_d30.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/murine_sc_RNAseq/rna1_v3_d40.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/murine_sc_RNAseq/rna1_v4_d50.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/murine_sc_RNAseq/rna1_v5_d100.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/murine_sc_RNAseq/rna1_v6_d200.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/murine_sc_RNAseq/rna1_v7_d300.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/murine_sc_RNAseq/rna1_v8_d400.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/murine_sc_RNAseq/rna1_v9_d500.py — Python, 183 lignes [lire ici]
Real_data_analyses/murine_sc_RNAseq/screening.R — R, 47 lignes [lire ici]
Simulations/DeepLINK.py — Python, 200 lignes [lire ici]
Simulations/PCp1_numFactors.py — Python, 23 lignes [lire ici]
Simulations/example.py — Python, 64 lignes [lire ici]
Simulations/pairwise_connected_layer.py — Python, 24 lignes [lire ici]
deeplink.py — Python, 149 lignes [lire ici]
LICENSE — Licence, 674 lignes [lire ici]
README.md — Texte, 82 lignes [lire ici]

peyman-hk/de-randomized-hide-mk

Licence : AGPL-3.0

État : le lien répond

Preuve : fichiers inventoriés

Commit : 836fd370b38dd8505e9cd953a27dba43e5f63b84

Langages : Python (2), R (2), Jupyter (1)

Trouvé : le texte, « Competing methods »

7 fichiers

Manhattan Plot.ipynb — Jupyter, 71 lignes [lire ici]
Python/HiDe_Class_GIO.py — Python, 365 lignes [lire ici]
Python/HiDe_Reg_GIO.py — Python, 358 lignes [lire ici]
R/FDR_Pow_MK.R — R, 114 lignes [lire ici]
R/KnockoffScreen_updated.R — R, 844 lignes [lire ici]
LICENSE — Licence, 674 lignes [lire ici]
README.md — Texte, 120 lignes [lire ici]

zlyx26/deepvaris

Licence : aucune : les auteurs gardent tous leurs droits

État : le lien répond

Preuve : fichiers inventoriés

Commit : 2117f3b59ec4c455135b658fac9647952a00b56d

Langages : Python (14)

Trouvé : « Data availability »

15 fichiers, à lire à la source

Ce dépôt n'a pas de licence : ses auteurs gardent tous leurs droits. Lisez-le à la source.

DeepVaris/function.py — Python, 609 lignes
DeepVaris/load_data.py — Python, 909 lignes
DeepVaris/model.py — Python, 335 lignes
real data/BC/ER+.py — Python, 174 lignes
real data/BC/HER2+.py — Python, 174 lignes
real data/BC/TNBC.py — Python, 175 lignes
real data/DREAM/dream.py — Python, 162 lignes
real data/mouse_rna/rna.py — Python, 171 lignes
simulation/dataset1.py — Python, 174 lignes
simulation/dataset2.py — Python, 175 lignes
simulation/dataset3.py — Python, 175 lignes
simulation/dataset4.py — Python, 177 lignes
simulation/dataset5.py — Python, 176 lignes
simulation/dataset6.py — Python, 177 lignes
README.md — Texte, 36 lignes