Inferring cellular and molecular processes in single-cell data with non-negative matrix factorization using Python, R and GenePattern Notebook implementations of CoGAPS
Non-negative matrix factorization (NMF) is an unsupervised learning method well suited to high-throughput biology. However, inferring biological processes from an NMF result still requires additional post hoc statistics and annotation for interpretation of learned features. Here, we introduce a suit...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Nature protocols Ročník 18; číslo 12; s. 3690 - 3731 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , , , , , , , , , , , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
London
Nature Publishing Group UK
01.12.2023
Nature Publishing Group |
| Témata: | |
| ISSN: | 1754-2189, 1750-2799, 1750-2799 |
| 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!