scHyena: 全长单细胞 RNA 测序大脑分析的基础模型
该研究提出了一种针对单细胞RNA测序随机解释基因表达水平的概率模型,适用于100万个细胞以上的数据,优于ZIFA和ZINB-WaVE方法。同时,作者还将该框架扩展到批次效应和其他混淆因素,并提出了一种超越DESeq2方法的Bayesian假设检验。
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
该研究提出了一种针对单细胞RNA测序随机解释基因表达水平的概率模型,适用于100万个细胞以上的数据,优于ZIFA和ZINB-WaVE方法。同时,作者还将该框架扩展到批次效应和其他混淆因素,并提出了一种超越DESeq2方法的Bayesian假设检验。