scTree: 在 scRNA-seq 数据中发现细胞层次结构时考虑批次效应
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种新的方法 scTree，用于单细胞树状变分自动编码器，扩展了一种层次聚类方法用于单细胞 RNA 测序数据。通过这种基于 VAE 的方法，同时纠正批次效应和学习树状数据表示，从而深入理解复杂细胞景观，并独立于批次的偏差效应。通过对七个数据集的实证研究表明，scTree...
研究提出了一种新的方法scTree，用于单细胞RNA测序数据的层次聚类。该方法通过基于VAE的纠正批次效应和学习树状数据表示，发现数据的潜在聚类和层次关系。实证研究表明，scTree在七个数据集上表现优于基准方法，并分析了学习得到的层次结构的生物相关性。
