基于高维单细胞数据的稳健谱系重建
定量方法
2016-01-13 v1 应用统计
统计计算
机器学习
摘要
单细胞基因表达数据为系统表征多细胞生物中细胞层级提供了宝贵资源。然而，由于技术限制，细胞谱系重建仍常伴随显著的不确定性。当前方法未考虑此类不确定性。我们提出ECLAIR，一种从单细胞基因表达数据中进行细胞谱系关系统计推断的新型计算方法。ECLAIR使用集成方法提升谱系预测的稳健性，并提供谱系分支不确定性的定量估计。我们展示将ECLAIR应用于已发表数据集可成功重建已知谱系关系，并显著提升预测的稳健性。总之，ECLAIR是用于单细胞数据分析的强大生物信息学工具。它可用于具有预测精度定量估计的稳健谱系重建。
引用
@article{arxiv.1601.02748,
title = {Robust Lineage Reconstruction from High-Dimensional Single-Cell Data},
author = {Gregory Giecold and Eugenio Marco and Lorenzo Trippa and Guo-Cheng Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.02748},
year = {2016}
}
备注
22 pages