La plateforme CoRAL (Consensus Reference-based Automated Labeling) est un outil en libre accès qui repose sur une stratégie de consensus pondéré pour prédire l’identité des types de cellules à partir d’atlas de référence des cellules individuelles du cerveau. Conçue dans le laboratoire de Claudia Kleinman, Ph. D., cette plateforme automatisée intègre les prédictions de 19 outils basés sur l’apprentissage automatique. Elle offre une performance supérieure aux outils individuels dans les tâches d’annotation cellulaire et permet, pour les échantillons de maladies, d’obtenir une estimation quantitative des écarts par rapport à l’état sain.
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Les membres du travaillent continuellement à la mise à jour de CoRAL afin d’y intégrer les informations et les outils les plus récents. Les derniers ajouts ont donné lieu à l’intégration d’un consensus pondéré quant au processus d’analyse, permettant de prioriser les prédictions en fonction du rendement des outils. Facile à installer et à utiliser, cet outil de science ouverte est accessible à tous les scientifiques souhaitant analyser des données unicellulaires par l’entremise de la page GitHub du laboratoire Kleinman.
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