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: Zhao, Yifan, Cai, Huiyu, Zhang, Zuobai, Tang, Jian, Li, Yue
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
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