Tailor: Targeting heavy tails in flow cytometry data with fast, interpretable mixture modeling

Automated clustering workflows are increasingly used for the analysis of high parameter flow cytometry data. This trend calls for algorithms which are able to quickly process tens of millions of data points, to compare results across subjects or time points, and to provide easily actionable interpre...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Cytometry. Part A Ročník 99; číslo 2; s. 133 - 144
Hlavní autoři:	Ionita, Matei, Schretzenmair, Richard, Jones, Derek, Moore, Jonni, Wang, Li‐San, Rogers, Wade
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Hoboken, USA John Wiley & Sons, Inc 01.02.2021 Wiley Subscription Services, Inc
Témata:	Algorithms Annotations Automation Clustering clustering algorithms computation and informatics Data points Flow cytometry high‐parameter flow cytometry mixture modeling Phenotypes Probabilistic models Source code mixture modeling computation and informatics high-parameter flow cytometry clustering algorithms
ISSN:	1552-4922, 1552-4930, 1552-4930
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!