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Demystifying “drop-outs” in single-cell UMI data

Many existing pipelines for scRNA-seq data apply pre-processing steps such as normalization or imputation to account for excessive zeros or “drop-outs." Here, we extensively analyze diverse UMI data sets to show that clustering should be the foremost step of the workflow. We observe that most d...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Genome Biol
Hauptverfasser: Kim, Tae Hyun, Zhou, Xiang, Chen, Mengjie
Format: Artigo
Sprache:Inglês
Veröffentlicht: BioMed Central 2020
Schlagworte:
Online Zugang:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7412673/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32762710
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1186/s13059-020-02096-y
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