Learning interpretable cellular and gene signature embeddings from single-cell transcriptomic data
The advent of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) technologies has revolutionized transcriptomic studies. However, large-scale integrative analysis of scRNA-seq data remains a challenge largely due to unwanted batch effects and the limited transferabilty, interpretability, and scalability of the...
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| Veröffentlicht in: | Nature communications Jg. 12; H. 1; S. 5261 - 15 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
London
Nature Publishing Group UK
06.09.2021
Nature Publishing Group Nature Portfolio |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 2041-1723, 2041-1723 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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