An interpretable single-cell RNA sequencing data clustering method based on latent Dirichlet allocation.

Yang, Qi; Xu, Zhaochun; Zhou, Wenyang; Wang, Pingping; Jiang, Qinghua; Juan, Liran

Yang, Qi; Xu, Zhaochun; Zhou, Wenyang; Wang, Pingping; Jiang, Qinghua; Juan, Liran.

Afiliación

Yang Q; School of Life Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China.
Xu Z; School of Life Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China.
Zhou W; School of Life Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China.
Wang P; School of Life Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China.
Jiang Q; School of Life Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China.
Juan L; School of Life Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China.

Brief Bioinform ; 24(4)2023 07 20.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37225419

Asunto(s)

Perfilación de la Expresión Génica; Análisis de la Célula Individual; Perfilación de la Expresión Génica/métodos; Análisis de Secuencia de ARN/métodos; Análisis de la Célula Individual/métodos; Transcriptoma; Análisis por Conglomerados; Algoritmos

Palabras clave

LDA; clustering; function interpretation; scRNA-seq

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Texto completo: 1 Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Perfilación de la Expresión Génica / Análisis de la Célula Individual Tipo de estudio: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Brief Bioinform Asunto de la revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: China

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