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【2h】

Machine learning of stem cell identities from single-cell expression data via regulatory network archetypes

机译：通过监管网络原型从单细胞表达数据的干细胞标识机器学习

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Patrick S Stumpf; Ben D MacArthur;
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年度 2017
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1. Machine Learning of Stem Cell Identities From Single-Cell Expression Data via Regulatory Network Archetypes [J] . Patrick S. Stumpf, Ben D. MacArthur Frontiers in Genetics . 2019,第1期

机译：通过调节网络原型从单细胞表达数据中对干细胞身份进行机器学习
2. Joint learning of multiple gene networks from single-cell gene expression data [J] . Nuosi Wu, Fu Yin, Le Ou-Yang, Computational and Structural Biotechnology Journal . 2020,第1期

机译：单细胞基因表达数据中多基因网络的联合学习
3. Intrinsically Bayesian robust classifier for single-cell gene expression trajectories in gene regulatory networks [J] . Alireza Karbalayghareh, Ulisses Braga-Neto, Edward R. Dougherty BMC Systems Biology . 2018,第3期

机译：用于基因调控网络中单细胞基因表达轨迹的本征贝叶斯鲁棒分类器
4. Synthesising Executable Gene Regulatory Networks from Single-Cell Gene Expression Data [C] . Jasmin Fisher, Ali Sinan Koeksal, Nir Piterman, International conference on computer aided verification . 2015

机译：从单细胞基因表达数据合成可执行基因调控网络
5. Statistical Machine Learning for Single-Cell RNA-Sequencing Data: Sparse Clustering for Cell Type Identification and Confounding Factor Removal [D] . Barron, Martin P. 2018

机译：用于单细胞RNA测序数据的统计机器学习：用于细胞类型识别和混淆因子去除的稀疏聚类
6. Machine Learning of Stem Cell Identities From Single-Cell Expression Data via Regulatory Network Archetypes [O] . Patrick S. Stumpf, Ben D. MacArthur 2013

机译：通过调节网络原型从单细胞表达数据中对干细胞身份进行机器学习
7. scTenifoldNet: a machine learning workflow for constructing and comparing transcriptome-wide gene regulatory networks from single-cell data [O] . Daniel Osorio, Yan Zhong, Guanxun Li, 2020

机译：SCTENIFOLDNET：用于构建和比较来自单细胞数据的转录组基因监管网络的机器学习工作流程

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