Parameter tuning is a key part of dimensionality reduction via deep variational autoencoders for single cell RNA transcriptomics

Những quyển sách tương tự

• A deep adversarial variational autoencoder model for dimensionality reduction in single-cell RNA sequencing analysis
  Bằng: Lin, Eugene, et al.
  Được phát hành: (2020)
• Tuning parameters of dimensionality reduction methods for single-cell RNA-seq analysis
  Bằng: Raimundo, Felix, et al.
  Được phát hành: (2020)
• Extracting a biologically relevant latent space from cancer transcriptomes with variational autoencoders
  Bằng: Way, Gregory P., et al.
  Được phát hành: (2018)
• VASC: Dimension Reduction and Visualization of Single-cell RNA-seq Data by Deep Variational Autoencoder
  Bằng: Wang, Dongfang, et al.
  Được phát hành: (2018)
• Interpretable dimensionality reduction of single cell transcriptome data with deep generative models
  Bằng: Ding, Jiarui, et al.
  Được phát hành: (2018)