Изображения по запросу «identification»

Технология секвенирования одноклеточной РНК (scRNA-seq) дает возможность изучать биологические проблемы на клеточном уровне. Идентификация типов отдельных клеток с помощью неконтролируемой кластеризации является основной целью анализа данных scRNA-seq. Хотя недавно был выдвинут ряд предложений по методам кластеризации отдельных ячеек, лишь немногие из них учитывали как поверхностную, так и глубокую потенциальную информацию. Поэтому мы предлагаем основанный на автоэнкодировании графиков метод кластеризации интеграции отдельных ячеек, scGASI. Основываясь на нескольких наборах функций, scGASI объединяет глубокое встраивание функций и восстановление сходства данных в единой структуре для изучения согласованной матрицы сходства между ячейками. scGASI сначала создает несколько наборов функций. Затем, чтобы извлечь глубокую потенциальную информацию, встроенную в данные, scGASI использует графический автоэнкодер (GAEs) для изучения низкоразмерного скрытого представления данных. Далее, чтобы эффективно объединить глубокую потенциальную информацию в пространстве встраивания и неглубокую информацию в необработанном пространстве, мы разрабатываем многоуровневую стратегию интеграции ядра для самовыражения. Эта стратегия использует модель самовыражения ядра с многоуровневым объединением подобий для изучения матрицы подобия, разделяемой необработанными пространствами и пространствами встраивания данного набора функций, и механизм консенсусного обучения для изучения консенсусной матрицы сходства по всем наборам функций. Наконец, консенсусная матрица аффинности используется для спектральной кластеризации, визуализации и идентификации генных маркеров. Крупномасштабная проверка реальных наборов данных показывает, что scGASI обладает более высокой точностью кластеризации, чем многие популярные методы кластеризации., фото

Технология секвенирования одноклеточной РНК (scRNA-seq) дает возможность изучать биологические проблемы на клеточном уровне. Идентификация типов отдельных клеток с помощью неконтролируемой кластеризации является основной целью анализа данных scRNA-seq. Хотя недавно был выдвинут ряд предложений по методам кластеризации отдельных ячеек, лишь немногие из них учитывали как поверхностную, так и глубокую потенциальную информацию. Поэтому мы предлагаем основанный на автоэнкодировании графиков метод кластеризации интеграции отдельных ячеек, scGASI. Основываясь на нескольких наборах функций, scGASI объединяет глубокое встраивание функций и восстановление сходства данных в единой структуре для изучения согласованной матрицы сходства между ячейками. scGASI сначала создает несколько наборов функций. Затем, чтобы извлечь глубокую потенциальную информацию, встроенную в данные, scGASI использует графический автоэнкодер (GAEs) для изучения низкоразмерного скрытого представления данных. Далее, чтобы эффективно объединить глубокую потенциальную информацию в пространстве встраивания и неглубокую информацию в необработанном пространстве, мы разрабатываем многоуровневую стратегию интеграции ядра для самовыражения. Эта стратегия использует модель самовыражения ядра с многоуровневым объединением подобий для изучения матрицы подобия, разделяемой необработанными пространствами и пространствами встраивания данного набора функций, и механизм консенсусного обучения для изучения консенсусной матрицы сходства по всем наборам функций. Наконец, консенсусная матрица аффинности используется для спектральной кластеризации, визуализации и идентификации генных маркеров. Крупномасштабная проверка реальных наборов данных показывает, что scGASI обладает более высокой точностью кластеризации, чем многие популярные методы кластеризации., фото

Создайте изображение, которое визуально представляет концепцию матрицы ввода-вывода. Это изображение должно иметь сетчатую структуру в качестве основы, с ячейками, представляющими конкретные секторы экономики, такие как промышленность, сельское хозяйство и услуги, с использованием значков или простых иллюстраций. Используйте линии или пропорциональные стрелки, чтобы продемонстрировать поток товаров и услуг между этими секторами. Используйте стилизованную карту анализируемой страны или региона в качестве фона, чтобы представить контекст экономики. Назначьте секторам экономики различные цвета для удобства идентификации и добавьте метки к ячейкам для обозначения конкретных секторов. Включите заголовок в верхней части изображения, например матрицу ввода-вывода, и легенду, объясняющую цвета и символы, используемые для придания изображению информативности и визуальной привлекательности., типография, рисование, продукт

Создайте изображение, которое визуально представляет концепцию матрицы ввода-вывода. Это изображение должно иметь сетчатую структуру в качестве основы, с ячейками, представляющими конкретные секторы экономики, такие как промышленность, сельское хозяйство и услуги, с использованием значков или простых иллюстраций. Используйте линии или пропорциональные стрелки, чтобы продемонстрировать поток товаров и услуг между этими секторами. Используйте стилизованную карту анализируемой страны или региона в качестве фона, чтобы представить контекст экономики. Назначьте секторам экономики различные цвета для удобства идентификации и добавьте метки к ячейкам для обозначения конкретных секторов. Включите заголовок в верхней части изображения, например матрицу ввода-вывода, и легенду, объясняющую цвета и символы, используемые для придания изображению информативности и визуальной привлекательности., типография, рисование, продукт