word版本
20210907_UniCoordManu4bioRxiv.docx
pdf版本
使用方法已经更新到Github首页下方的readme里
20201022_组会1
20210908_给Katy讲的
20220310_组会2
这里使用了四个单细胞数据集，分别是hECA的子集hECA_2000，hECA筛选出来的肺部细胞hECA_lung，肺腺癌的数据LUAD，肝细胞性肝癌的数据HCC。
预测的内容都是细胞类型，但几个数据集的细胞类型注释并不一致，所以计算正确率的时候都是把亚型归为几个粗的细胞类型。
详情见预测细胞类型
这个功能的效果目前挺差的，所以在之前的talk里都没提过，但是实验做了一些。
详情见非监督表示
这块主要是做了一些动图，改变隐层时、输出会发生相应改变
详情见生成定制细胞
尝试了几种方法，从GOBP的几千个gene sets里选出30个能表示细胞的通路，计算了AUCell富集分数
详情见AUC富集通路
分别用Tabula Muris, Tabula Sapiens, hECA三个数据集做了预训练模型，下载链接在清华云盘，
训练时的notebook如下
pretrain_TBMU.html
pretrain_TBSP.html
pretrain_hECA_SeqtechAndCelltype.html