Benchmarking clustering algorithms on estimating the number of cell types from single-cell RNA-sequencing data

Background A key task in single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data analysis is to accurately detect the number of cell types in the sample, which can be critical for downstream analyses such as cell type identification. Various scRNA-seq data clustering algorithms have been specifically designed to autom...

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Veröffentlicht in:Genome Biology Jg. 23; H. 1; S. 49
Hauptverfasser: Yu, Lijia, Cao, Yue, Yang, Jean Y. H., Yang, Pengyi
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: London BioMed Central 08.02.2022
Springer Nature B.V
BMC
Schlagworte:
ISSN:1474-760X, 1474-7596, 1474-760X
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