基于非負矩陣分解模型,提出一種新的數(shù)據(jù)補全算法.該算法通過循環(huán)遍歷確定最佳構(gòu)造矩陣和rank值,解決了單細胞轉(zhuǎn)錄組測序（RNA-seq）數(shù)據(jù)中存在缺失值的問題,避免了由于單細胞測序深度不足對細胞分型分析的影響.在慢性粒細胞白血病單細胞測序數(shù)據(jù)上的實驗結(jié)果表明,由補全算法恢復缺失值后的細胞分型更清晰,驗證了該算法的有效性. 

【文章來源】：吉林大學學報(理學版). 2020,58(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

原始數(shù)據(jù)與迭代重構(gòu)基因表達矩陣數(shù)據(jù)細胞分型結(jié)果比較


本文編號：3130241