Zobrazeno 1 - 10
of 256
pro vyhledávání: '"Cell-type identification"'
Publikováno v:
Genome Biology, Vol 25, Iss 1, Pp 1-29 (2024)
Abstract Cell type identification is an indispensable analytical step in single-cell data analyses. To address the high noise stemming from gene expression data, existing computational methods often overlook the biologically meaningful relationships
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/56b87e6f343b4ebfb94715675a4aa99b
Autor:
Youngjun Park, Anne-Christin Hauschild
Publikováno v:
BMC Bioinformatics, Vol 25, Iss 1, Pp 1-24 (2024)
Abstract Background Recent developments in single-cell RNA sequencing have opened up a multitude of possibilities to study tissues at the level of cellular populations. However, the heterogeneity in single-cell sequencing data necessitates appropriat
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f0d624417a0042e1bc2f0301a9ccdb3f
Autor:
Fabian Hausmann, Can Ergen, Robin Khatri, Mohamed Marouf, Sonja Hänzelmann, Nicola Gagliani, Samuel Huber, Pierre Machart, Stefan Bonn
Publikováno v:
Genome Biology, Vol 24, Iss 1, Pp 1-40 (2023)
Abstract Background Single-cell sequencing provides detailed insights into biological processes including cell differentiation and identity. While providing deep cell-specific information, the method suffers from technical constraints, most notably a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a37a7fd8e5294ea4979af75cc27ceea2
Publikováno v:
Biomolecules, Vol 14, Iss 4, p 436 (2024)
The heterogeneity of tumors poses a challenge for understanding cell interactions and constructing complex ecosystems within cancer tissues. Current research strategies integrate spatial transcriptomics (ST) and single-cell sequencing (scRNA-seq) dat
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/cda3a1d4ce6240b49c72fa3c0d04d435
Publikováno v:
BMC Genomics, Vol 23, Iss 1, Pp 1-14 (2022)
Abstract In the analysis of single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) data, how to effectively and accurately identify cell clusters from a large number of cell mixtures is still a challenge. Low-rank representation (LRR) method has achieved excellent r
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8c501013d58249ba99ac0ea819708a9e
Publikováno v:
Frontiers in Immunology, Vol 14 (2023)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/580a54200d454cba918543f6338e2fbc
Publikováno v:
PeerJ, Vol 11, p e15862 (2023)
Background Automatic cell type identification has been an urgent task for the rapid development of single-cell RNA-seq techniques. Generally, the current approach for cell type identification is to generate cell clusters by unsupervised clustering an
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1687af24dd644d59a991a5fef4e441a4
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.