A Markov random field model-based approach for differentially expressed gene detection from single-cell RNA-seq data.

Zhu, Biqing; Li, Hongyu; Zhang, Le; Chandra, Sreeganga S; Zhao, Hongyu

Zhu, Biqing; Li, Hongyu; Zhang, Le; Chandra, Sreeganga S; Zhao, Hongyu.

Afiliación

Zhu B; Program of Computational Biology and Bioinformatics, Yale University, New Haven, CT, 06511, USA.
Li H; Department of Biostatistics, School of Public Health, Yale University, New Haven, CT, 06511, USA.
Zhang L; Department of Neurology, School of Medicine, Yale University, New Haven, CT, 06511, USA.
Chandra SS; Department of Neurology, School of Medicine, Yale University, New Haven, CT, 06511, USA.
Zhao H; Department of Neuroscience, School of Medicine, Yale University, New Haven, CT, 06511, USA.

Brief Bioinform ; 23(5)2022 09 20.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35514182

Asunto(s)

Lipopolisacáridos; Análisis de la Célula Individual; Animales; Perfilación de la Expresión Génica/métodos; Humanos; Ratones; ARN/genética; RNA-Seq; Análisis de Secuencia de ARN/métodos; Análisis de la Célula Individual/métodos

Palabras clave

Markov random field; Parkinson's disease; differential expression; pseudobulk; scRNA-seq

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Contexto en salud: 1_ASSA2030 Problema de salud: 1_financiamento_saude Asunto principal: Lipopolisacáridos / Análisis de la Célula Individual Tipo de estudio: Clinical_trials / Diagnostic_studies / Health_economic_evaluation Límite: Animals / Humans Idioma: En Revista: Brief Bioinform Asunto de la revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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