Загрузка...

Compressing gene expression data using multiple latent space dimensionalities learns complementary biological representations

BACKGROUND: Unsupervised compression algorithms applied to gene expression data extract latent or hidden signals representing technical and biological sources of variation. However, these algorithms require a user to select a biologically appropriate latent space dimensionality. In practice, most re...

Полное описание

Сохранить в:
Библиографические подробности
Опубликовано в: :Genome Biol
Главные авторы: Way, Gregory P., Zietz, Michael, Rubinetti, Vincent, Himmelstein, Daniel S., Greene, Casey S.
Формат: Artigo
Язык:Inglês
Опубликовано: BioMed Central 2020
Предметы:
Online-ссылка:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7212571/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32393369
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1186/s13059-020-02021-3
Метки: Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!