A topology-preserving dimensionality reduction method for single-cell RNA-seq data using graph autoencoder
Abstract Dimensionality reduction is crucial for the visualization and interpretation of the high-dimensional single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data. However, preserving topological structure among cells to low dimensional space remains a challenge. Here, we present the single-cell graph autoen...
Na minha lista:
| Principais autores: | , , , |
|---|---|
| Formato: | Artigo |
| Idioma: | Inglês |
| Publicado em: |
Nature Portfolio
2021-10-01
|
| Colecção: | Scientific Reports |
| Acesso em linha: | https://doi.org/10.1038/s41598-021-99003-7 |
| Tags: |
Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!
|