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基于非负矩阵分解模型, 提出一种新的数据补全算法. 该算法通过循环遍历确定最佳构造矩阵和rank值, 解决了单细胞转录组测序(RNA-seq)数据中存在缺失值的问题, 避免了由于单细胞测序深度不足对细胞分型分析的影响. 在慢性粒细胞白血病单细胞测序数据上的实验结果表明, 由补全算法恢复缺失值后的细胞分型更清晰, 验证了该算法的有效性. 相似文献
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基于非负矩阵分解模型, 提出一种新的数据补全算法. 该算法通过循环遍历确定最佳构造矩阵和rank值, 解决了单细胞转录组测序(RNA-seq)数据中存在缺失值的问题, 避免了由于单细胞测序深度不足对细胞分型分析的影响. 在慢性粒细胞白血病单细胞测序数据上的实验结果表明, 由补全算法恢复缺失值后的细胞分型更清晰, 验证了该算法的有效性. 相似文献
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