Изображения по запросу «sharing many characteristics with mercury»

дракон, сочетающий в себе величие дракона с очаровательной внешностью пингвина Гумбольдта. У этого дракона длинное, стройное тело, покрытое блестящей чешуей с оттенками черного и белого, имитирующей характерный цвет оперения пингвина Гумбольдта. Вместо традиционных крыльев у этого дракона ласты, напоминающие ласты пингвина, что позволяет ему грациозно скользить как по воздуху, так и по воде.Его голову венчает гребень из мягких перьев, напоминающий пингвинью, а глаза светятся умом и любопытством. Его когти острые и крепкие, идеально подходящие для поимки добычи во время погружения в океан в поисках рыбы. Когда этот дракон парит в небесах, его плавники движутся в гармонии, создавая захватывающее дух зрелище.Несмотря на свой свирепый вид, этот дракон-пингвин Гумбольдт дружелюбен и общителен, обитает в прибрежных сообществах и делится своими морскими сокровищами с другими морскими существами. Он может извергать струи воды изо рта, как в кино

дракон, сочетающий в себе величие дракона с очаровательной внешностью пингвина Гумбольдта. У этого дракона длинное, стройное тело, покрытое блестящей чешуей с оттенками черного и белого, имитирующей характерный цвет оперения пингвина Гумбольдта. Вместо традиционных крыльев у этого дракона ласты, напоминающие ласты пингвина, что позволяет ему грациозно скользить как по воздуху, так и по воде.Его голову венчает гребень из мягких перьев, напоминающий пингвинью, а глаза светятся умом и любопытством. Его когти острые и крепкие, идеально подходящие для поимки добычи во время погружения в океан в поисках рыбы. Когда этот дракон парит в небесах, его плавники движутся в гармонии, создавая захватывающее дух зрелище.Несмотря на свой свирепый вид, этот дракон-пингвин Гумбольдт дружелюбен и общителен, обитает в прибрежных сообществах и делится своими морскими сокровищами с другими морскими существами. Он может извергать струи воды изо рта, как в кино

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