Scalable analysis of cell-type composition from single-cell transcriptomics using deep recurrent learning.

Deng, Yue; Bao, Feng; Dai, Qionghai; Wu, Lani F; Altschuler, Steven J

Deng, Yue; Bao, Feng; Dai, Qionghai; Wu, Lani F; Altschuler, Steven J.

Afiliación

Deng Y; Department of Pharmaceutical Chemistry, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA.
Bao F; Department of Automation, Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China.
Dai Q; Department of Automation, Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China.
Wu LF; Department of Pharmaceutical Chemistry, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA. lani.wu@ucsf.edu.
Altschuler SJ; Department of Pharmaceutical Chemistry, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA. steven.altschuler@ucsf.edu.

Nat Methods ; 16(4): 311-314, 2019 04.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-30886411

Asunto(s)

Bases de Datos Genéticas; Aprendizaje Profundo; Perfilación de la Expresión Génica; ARN/genética; Análisis de la Célula Individual; Transcriptoma; Algoritmos; Animales; Mapeo Encefálico; Análisis por Conglomerados; Biología Computacional/métodos; Simulación por Computador; Inflamación; Intestinos/citología; Leucocitos Mononucleares/citología; Ratones; Fenotipo; Análisis de Componente Principal; ARN/análisis; Reproducibilidad de los Resultados; Retina/metabolismo; Análisis de Secuencia de ARN; Programas Informáticos

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: ARN / Perfilación de la Expresión Génica / Bases de Datos Genéticas / Análisis de la Célula Individual / Transcriptoma / Aprendizaje Profundo Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Animals Idioma: En Revista: Nat Methods Asunto de la revista: TECNICAS E PROCEDIMENTOS DE LABORATORIO Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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