Dimensionality reduction and visualization of single-cell RNA-seq data with an improved deep variational autoencoder.

Jiang, Jing; Xu, Junlin; Liu, Yuansheng; Song, Bosheng; Guo, Xiulan; Zeng, Xiangxiang; Zou, Quan

Jiang, Jing; Xu, Junlin; Liu, Yuansheng; Song, Bosheng; Guo, Xiulan; Zeng, Xiangxiang; Zou, Quan.

Afiliación

Jiang J; College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China.
Xu J; College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China.
Liu Y; College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China.
Song B; College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China.
Guo X; Zhangjiajie People's Hospital, Zhangjiajie, China.
Zeng X; College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, Changsha, China.
Zou Q; Institute of Fundamental and Frontier Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China.

Brief Bioinform ; 24(3)2023 05 19.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37088976

Asunto(s)

Análisis de la Célula Individual; Análisis de Expresión Génica de una Sola Célula; Humanos; Análisis de Secuencia de ARN/métodos; Análisis de la Célula Individual/métodos; RNA-Seq; Perfilación de la Expresión Génica/métodos; Análisis por Conglomerados

Palabras clave

dimensionality reduction; dropout; single-cell RNA-seq; variational autoencoder; visualization

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Análisis de la Célula Individual / Análisis de Expresión Génica de una Sola Célula Límite: Humans Idioma: En Revista: Brief Bioinform Asunto de la revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: China Pais de publicación: Reino Unido

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