scCMP: A Deep Learning Method for Identifying Clonal Mutational Profiles From Single-Cell Genomic Data

Accurately inferring clonal mutational profiles is essential for understanding intra-tumor heterogeneity and clonal selection during tumor evolution. Single-cell multi-modal genomic data, such as copy numbers and point mutations, can be integrated to deliver multiple views of the clonal mutational p...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics Ročník 22; číslo 4; s. 1378 - 1387
Hlavní autoři:	Zhou, Junlei, Li, Ruixiang, Shi, Fangyuan, Huo, Xianhao, Du, Fang, Yu, Zhenhua
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States IEEE 01.07.2025
Témata:	autoencoder Autoencoders Bioinformatics clustering Data mining Encoding Feature extraction Genomics Sequential analysis single-cell sequencing Training Transformer Transformers Tumors
ISSN:	2998-4165, 2998-4165
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!