Normalization and variance stabilization of single-cell RNA-seq data using regularized negative binomial regression
Abstract Single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data exhibits significant cell-to-cell variation due to technical factors, including the number of molecules detected in each cell, which can confound biological heterogeneity with technical effects. To address this, we present a modeling framework for the no...
প্রধান লেখক: | Christoph Hafemeister, Rahul Satija |
---|---|
বিন্যাস: | প্রবন্ধ |
ভাষা: | English |
প্রকাশিত: |
BMC
2019-12-01
|
মালা: | Genome Biology |
বিষয়গুলি: | |
অনলাইন ব্যবহার করুন: | https://doi.org/10.1186/s13059-019-1874-1 |
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Normalization Methods on Single-Cell RNA-seq Data: An Empirical Survey
অনুযায়ী: Nicholas Lytal, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2020-02-01) -
Quantile normalization of single-cell RNA-seq read counts without unique molecular identifiers
অনুযায়ী: F. William Townes, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2020-07-01) -
Negative binomial additive model for RNA-Seq data analysis
অনুযায়ী: Xu Ren, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2020-05-01) -
Differentially expressed genes of RNA-seq data are suggested on the intersections of normalization techniques
অনুযায়ী: Mohammad Elahimanesh, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2024-03-01) -
Tissue-aware RNA-Seq processing and normalization for heterogeneous and sparse data
অনুযায়ী: Joseph N. Paulson, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2017-10-01)