scGMAAE: Gaussian mixture adversarial autoencoders for diversification analysis of scRNA-seq data.

Wang, Hai-Yun; Zhao, Jian-Ping; Zheng, Chun-Hou; Su, Yan-Sen

Wang, Hai-Yun; Zhao, Jian-Ping; Zheng, Chun-Hou; Su, Yan-Sen.

Afiliação

Wang HY; College of Mathematics and System Sciences, Xinjiang University, Urumqi, China.
Zhao JP; College of Mathematics and System Sciences, Xinjiang University, Urumqi, China.
Zheng CH; Institute of Mathematics and Physics, Xinjiang University, Urumqi, China.
Su YS; College of Mathematics and System Sciences, Xinjiang University, Urumqi, China.

Brief Bioinform ; 24(1)2023 01 19.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36592058

Assuntos

Perfilação da Expressão Gênica; Análise da Expressão Gênica de Célula Única; Perfilação da Expressão Gênica/métodos; Análise de Sequência de RNA/métodos; Distribuição Normal; Teorema de Bayes; Análise de Célula Única/métodos; Análise por Conglomerados

Palavras-chave

Bayesian variational inference; Gaussian mixture distribution; adversarial learning; deep learning; scRNA-seq analysis

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Perfilação da Expressão Gênica / Análise da Expressão Gênica de Célula Única Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article

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