Single-cell RNA-seq denoising using a deep count autoencoder.

Eraslan, Gökcen; Simon, Lukas M; Mircea, Maria; Mueller, Nikola S; Theis, Fabian J

Eraslan, Gökcen; Simon, Lukas M; Mircea, Maria; Mueller, Nikola S; Theis, Fabian J.

Afiliação

Eraslan G; Institute of Computational Biology, Helmholtz Zentrum München, Neuherberg, Germany.
Simon LM; TUM School of Life Sciences Weihenstephan, Technische Universität München, Freising, Germany.
Mircea M; Institute of Computational Biology, Helmholtz Zentrum München, Neuherberg, Germany.
Mueller NS; Institute of Computational Biology, Helmholtz Zentrum München, Neuherberg, Germany.
Theis FJ; Institute of Computational Biology, Helmholtz Zentrum München, Neuherberg, Germany.

Nat Commun ; 10(1): 390, 2019 01 23.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-30674886

Assuntos

Biologia Computacional/métodos; Perfilação da Expressão Gênica/métodos; RNA/genética; Análise de Sequência de RNA/métodos; Animais; Células Sanguíneas; Caenorhabditis elegans/genética; Regulação da Expressão Gênica/genética; Leucócitos Mononucleares; Modelos Estatísticos; Fenótipo; RNA/análise; RNA Citoplasmático Pequeno/genética; Análise de Célula Única/métodos

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: RNA / Análise de Sequência de RNA / Biologia Computacional / Perfilação da Expressão Gênica Tipo de estudo: Risk_factors_studies Limite: Animals Idioma: En Revista: Nat Commun Assunto da revista: BIOLOGIA / CIENCIA Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: Alemanha

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