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首页> Briefings in bioinformatics> scIAE: an integrative autoencoder-based ensemble classification framework for single-cell RNA-seq data.

scIAE: an integrative autoencoder-based ensemble classification framework for single-cell RNA-seq data.

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第一作者： Qingyang,Yin
第一单位： Department of Automation, Xiamen University, Xiamen, Fujian 361102, China.;Department of Quantitative and Computational Biology, University of Southern California, Los Angeles, California 90089, USA.
作者： Qingyang,Yin [1] ; Yang,Wang [2] ; Jinting,Guan [3] ; Guoli,Ji [3]
作者单位： Department of Automation, Xiamen University, Xiamen, Fujian 361102, China.;Department of Quantitative and Computational Biology, University of Southern California, Los Angeles, California 90089, USA. [1] Department of Automation, Xiamen University, Xiamen, Fujian 361102, China. [2] Department of Automation, Xiamen University, Xiamen, Fujian 361102, China.;National Institute for Data Science in Health and Medicine, Xiamen University, Xiamen, Fujian 361102, China. [3]
关键词 classification frameworkensemble learningfeature extractionintegrative autoencoderscRNA-seq data
医学主题词 基因表达谱(Gene Expression Profiling);序列分析, RNA(Sequence Analysis, RNA);单细胞分析(Single-Cell Analysis)
DOI 10.1093/bib/bbab508
PMID 34913057
发布时间 2022-12-07
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Briefings in bioinformatics

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2022年23卷1期

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