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Assessing reproducibility of matrix factorization methods in independent transcriptomes

机译:评估独立转录组中矩阵分解方法的可重复性

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摘要

MotivationMatrix factorization (MF) methods are widely used in order to reduce dimensionality of transcriptomic datasets to the action of few hidden factors (metagenes). MF algorithms have never been compared based on the between-datasets reproducibility of their outputs in similar independent datasets. Lack of this knowledge might have a crucial impact when generalizing the predictions made in a study to others.
机译:MotivationMatrix因子分解(MF)方法被广泛使用,以将转录组数据集的维数减少到很少的隐藏因子(metagenes)的作用。 MF算法从未在相似的独立数据集中基于其输出的数据集间可重复性进行比较。在将研究中的预测推广给其他人时,缺乏这种知识可能会产生关键的影响。

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