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光谱:针对单一和多组数据的快速密度感知光谱聚类( Spectrum: Fast density-aware spectral clustering for single and multi-omic data )
CR John D Watson M Barnes C Pitzalis MJ Lewis
单组或多组数据的聚类是开发个性化医学和识别新细胞类型的关键。我们提出了一种快速的谱聚类方法，用于单一和多组表达数据的聚类。光谱灵活，在单细胞RNA-seq数据上表现良好。该方法使用了一种新的密度感知核，该核适应数据规模和密度。它使用张量积图、数据集成和扩散技术来揭示底层结构并降低噪声。我们发展了一种强大的特征向量分析方法来确定簇的数量。在21个数据集上对Spectrum进行基准测试表明，与其他最先进的方法相比，在运行时和性能方面都有改进。联系人:christopher.john@qmul.ac.uk
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