Загрузка...

Data Denoising with transfer learning in single-cell transcriptomics

Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data is noisy and sparse. Here, we show that transfer learning across datasets remarkably improves data quality. By coupling a deep autoencoder with a Bayesian model, SAVER-X extracts transferable gene-gene relationships across data from different labs, varying...

Полное описание

Сохранить в:
Библиографические подробности
Опубликовано в: :Nat Methods
Главные авторы: Wang, Jingshu, Agarwal, Divyansh, Huang, Mo, Hu, Gang, Zhou, Zilu, Ye, Chengzhong, Zhang, Nancy R.
Формат: Artigo
Язык:Inglês
Опубликовано: 2019
Предметы:
Online-ссылка:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7781045/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31471617
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1038/s41592-019-0537-1
Метки: Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!