안녕하세요. 오늘 나는 기쁜 에게 현재의 너 scA2SIGN 방법 에게 정의하다 그만큼 서명 ~을 위한 그만큼 회선 시작하다 ~에서 하나의- 셀 데이터. 우리 ~ 할 것이다 만들다 또한 a 짧은 데모 ~의 그것. 이것 일하다 ~였다 완료 ~에 협동 ~와 함께 폴 포겔 그리고 알렉세이 페도로프.
전에 에게 하다 그만큼 깊은 잠수 ~에 대한 우리의 방법, 하자 하다 그만큼 짧은 소개 ~에 주문하다 에게 설명하다 너 무엇 ~이다 그만큼 셀 디컨볼루션.
그만큼 셀 유형 디컨볼루션 ~이다 한 규토 방법 저것 허용합니다 에게 식별하다 그만큼 셀 크기 ~에서 대부분 RNA 시퀀싱 데이터. 이것 방법 필요합니다 에게 가지다 특정한 서명 행렬 포함하는 그만큼 채점자 유전자 ~을 위한 각 유형 ~의 그만큼 관심.
우리의 방법 제안된 에게 식별하다 이것 서명 행렬 그리고 시작 ~에서 그만큼 단일 세포 데이터 왜냐하면 ~에 단일 세포 데이터, ~처럼 너 ~할 수 있다 보다 여기, 우리 하다 가지다 그만큼 전사체 프로필 ~을 위한 각 하나의 셀 ~에서 그만큼 데이터 현재의 ~에 그만큼 조직 ~에 그만큼 샘플. 각 점 여기 대응하다 에게 그만큼 셀. 세포 ~와 함께 그만큼 닫은 전사체 프로필, 그들 ~이다 그룹화 함께 그리고 형태 클러스터.
우리 ~할 수 있다 가다 에게 그만큼 다음 슬라이드, 제발.
여기 너 가지다 a 짧은 개요 ~의 우리의 방법. 우리의 방법 ~이다 ~라고 불리는 scA2SIGN, 어느 스탠드 ~을 위한 하나의 셀 불가지론자 연산 ~을 위한 그만큼 회선. 처럼 ~였다 말하는 이전에, 그것 시작하다 ~에서 그만큼 단일 세포 데이터 이상적으로 오는 ~에서 여러 개의 과목, 개인, ~에 주문하다 에게 씌우다 생물학적 변동성 저것 ~할 수 있다 BE 현재의 ~ 사이 개인.
그만큼 단일 세포 데이터 필요 에게 BE 전처리된 그리고 조립된 ~에 하나 데이터 세트. 여기 그만큼 세포 ~와 함께 a 닫다 전사체 윤곽 그래서 그들 ~이다 조립된 ~ 안으로 그만큼 클러스터. 이것 대표 ~에 둘 치수 ~이다 ~라고 불리는 유맵.
에서 이것 단일 세포 데이터, 우리 필요 에게 검색하다 그만큼 행렬 어느 ~이다 가고 있다 ~을 위한 각 개인. 그들 ~이다 가고 있다 에게 포함하다 꿈 ~에 그만큼 행 그리고 클러스터 ~에 그만큼 기둥. 그것 수단 우리 필요 에게 골재 그만큼 데이터 그리고 여러 개의 행렬 동 에게 각 주제 대표하다 a 텐서.
만약에 우리 노력하다 에게 식별하다 그만큼 서명 오른쪽 떨어져 있는 ~에 이것 단계, 그것은 가고 있다 에게 BE 어려운 왜냐하면 일부 클러스터 ~의 단일 세포 데이터, 그들 닫다 ~에서 전사체 알 포인트 ~의 보다. 그것 ~할 수 있다 들어올리다 a 문제 ~의 다중공선성.
~ 안에 주문하다 에게 거래 ~와 함께 이것, 우리 달리다 여러 개의 라운드 ~의 비 부정적인 텐서 채권 차압 통고 ~에 주문하다 에게 얻다 그만큼 줄인 텐서 그리고 모으다 닫다 클러스터 함께 ~에 주문하다 에게 정의하다 그만큼 셀 유형 ~와 함께 먼 전사체 프로필 현재의 ~에 그만큼 견본.
한 번 다시, 그만큼 구조 ~의 그만큼 데이터 ~이다 가고 있다 에게 BE 그만큼 같은. 우리 ~이다 가고 있다 에게 보여주다 그것 ~에 도약 애플리케이션 ~와 함께 꿈 ~에 행, 셀 유형 ~에 기둥, 그리고 여러 개의 행렬 동 에게 여러 개의 과목. 에서 이것, 우리의 방법 제안된 에게 둘 단순한 기준 에게 정의하다 그만큼 채점자 유전자. 이것 부분 ~이다 가고 있다 에게 BE 덮여있다 ~에 의해 알렉세이.
마지막 하지만 ~ 아니다 최소, 그만큼 같은 유전자 ~할 수 있다 BE 사용된 ~에 주문하다 에게 상표 셀 유형 ~이다 한정된 ~에 의해 우리의 방법 기반을 둔 ~에 여러 떼 ~의 그만큼 클러스터. 마지막 하지만 ~ 아니다 최소, 우리 ~할 수 있다 사용 a 비 부정적인 회귀 ~에 주문하다 에게 공연하다 그만큼 회선 ~에 대부분 RNA 시퀀싱 데이터.
와 함께 이것 우리 ~이다 가고 있다 에게 말하다 a 작은 조금 더 ~에 대한 비 부정적인 텐서 분해 ~에 주문하다 에게 설명하다 무엇 ~이다 그것 정확히. 비음수 텐서 인수분해 ~이다 a 차원성 절감 기술. 처럼 그것 ~였다 말하는, 그만큼 이점 ~의 이것 방법 ~이다 저것 그것 허용합니다 에게 가져가다 ~ 안으로 계정 그만큼 여러 개의 행렬 오는 ~에서 여러 개의 과목 그리고 에게 하다 그것 ~에 하나 단계, 비교하다 에게 다른 차원성 절감 기법 좋다 ICA, 언제 너 필요 에게 달리다 여러 개의 라운드 ~의 아이카 ~을 위한 각 행렬 그리고 다음 에게 찾다 a 의견 일치 ~에 그만큼 데이터.
처럼 산출 ~이다 한 입력 ~의 그만큼 엔티에프, 우리 사용 그만큼 행렬 이전에 설명하다 ~처럼 그만큼 산출 ~의 그만큼 엔티에프. 우리 얻다 그만큼 구성 요소 . 우리 얻다 그만큼 지문 ~을 위한 클러스터 여기 대표하다 ~에 의해 안에, 그만큼 지문 ~을 위한 그만큼 주제 대표하다 ~에 의해 큐. ~ 안에 이것 지문, 그들 가지다 그만큼 유전자 또는 그만큼 서명. 지문 수단 a 세트 ~의 유전자 ~와 함께 낮추다 [듣기 불가 00:05:19] 정의하다 ~에 의해 시간.
각 요소 대응하다 a 강한 생물학적 신호 현재의 ~에 그만큼 데이터. 만약에 우리 만들다 그만큼 합집합 ~의 이것들 구성 요소 ~의 이것들 강한 생물학적 신호 현재의 ~에 그만큼 데이터 ...을 더한 a 작은 오류, 우리 ~할 수 있다 근사치를 내다 그만큼 데이터 어느 ~이다 대표하다 ~에 의해 이것 방정식.
와 함께 이것 우리 ~할 수 있다 가다 에게 그만큼 다음 단계 그리고 에게 보다 정확히 ~에 그만큼 애플리케이션 어떻게 그만큼 데이터 외모 좋다.
오른쪽 지금, 우리 ~이다 ~에 그만큼 도약 애플리케이션 그리고 너 ~할 수 있다 보다 그만큼 입력 데이터 필수의 ~을 위한 우리의 방법. ~에 그만큼 왼쪽, 너 하다 보다 그만큼 열하나 행렬 오는 ~에서 다른 기부자. 그만큼 행렬 가지다 다른 이름 그리고 우리 사용된 그만큼 아이디어 ~의 그만큼 기부자들 ~처럼 그들의 이름. ~ 안에 그만큼 테이블, 우리 가지다 17 기둥 동 에게 17 클러스터 식별 ~에 단일 세포 데이터. ~에 그만큼 행 우리 하다 가지다 그만큼 유전자 이름 앞서서 ~에 의해 그만큼 아이디어 ~의 그만큼 개인 ~에 주문하다 에게 구별하다 다른 전사체 데이터 오는 ~에서 다른 기부자.
한 번 우리 짐을 실은 그만큼 데이터 ~ 안으로 그만큼 체계, 우리 ~할 수 있다 시작하다 우리의 추가 기능 그리고 우리 ~이다 가고 있다 에게 보다 어떻게 그것 외모 좋다. 그것 외모 좋다 a 창문 ~와 함께 여러 개의 매개변수. 이것들 매개변수 ~이다 쓴 ~에 파이썬 왜냐하면 그만큼 암호 뒤에 사용 파이썬 언어. 하지만 너 하다 ~ 아니다 필요 에게 BE 두려워하는 왜냐하면 우리 ~이다 가고 있다 에게 변화 오직 하나 중요한 매개변수, 어느 ~이다 숫자 ~의 구성 요소 ~에 여기.
우리 제안하다 에게 시작 ~와 함께 그만큼 숫자 ~의 구성 요소 동일한 에게 숫자 ~의 클러스터 현재의 ~에 그만큼 데이터 그리고 그것은 가고 있다 에게 BE 동일한 에게 17. 감사하다 너. 와 함께 이것, 우리 ~할 수 있다 간단히 딸깍 하는 소리 ~에 그만큼 제출하다 단추 그리고 그만큼 애플리케이션 ~ 할 것이다 달리다 그만큼 연산 뒤에. 다음 ~와 함께 이것, 나는 가고 있다 에게 떠나다 그만큼 바닥 에게 폴 ~에 주문하다 에게 설명하다 그만큼 산출 ~의 엔티에프 그리고 에게 가이드 너 수행원 그만큼 다음 단계 ~의 우리의 방법. 감사하다 너 ~을 위한 당신의 주목.
감사하다 너, 가리아. 그만큼 산출 ~의 그만큼 a dd-in으로 구성됨 ~의 삼 테이블 ~와 함께 엔티에프 구성 요소 ~을 따라 각 차원 ~의 그만큼 텐서: 셀 클러스터, 과목, 그리고 유전자. 첫 번째, 허락하다 우리를 바라보다 ~에 그만큼 셀 무리 요소 단계.
I 열려 있는 그만큼 테이블 그리고 각 열 ~에 이것 테이블 대응하다 에게 a 셀 무리 ~에 각 열 에게 a 요소. 거기 ~이다 17 행 그리고 17 구성 요소 ~처럼 지정된 ~에 그만큼 추가 기능 입력 매개변수 ~에 의해 갈리나. 각 기입 ~에 그만큼 테이블 대응하다 에게 그만큼 로딩 중 ~의 a 셀 무리 에 a 요소.
지금, 스크롤링 ~을 통해 그만큼 기둥 ~의 그만큼 테이블, 우리 보다 저것 일부 ~의 그만큼 구성 요소 포함하다 많은 0 좋다 구성 요소 16, 어느 ~이다 좋은 왜냐하면 그것 나타내다 저것 이것들 구성 요소 근사치를 내다 그만큼 표현 데이터 오는 ~에서 그만큼 약간의 셀 클러스터 ~와 함께 0이 아닌 적재량. 여기 우리 가지다 정확히 하나 셀 무리 ~와 함께 a 하나, 그리고 모두 ~의 우리를 ~이다 0, 또는 거의 영.
그만큼 사실 저것 셀 클러스터 가지다 0이 아닌 로딩 ~에 그만큼 같은 요소 나타내다 a 높은 도 ~의 공선성이므로 재편성 ~의 이것들 클러스터 ~이다 타당한. 우리 가지다 한 예 여기 ~와 함께 요소 12, 어디 삼 실제로 셀 클러스터 가지다 0이 아닌 적재량. 지금, 허락하다 우리를 바라보다 ~에 그만큼 주제 구성 요소 테이블.
I 열려 있는 그것 그리고 스크롤링 ~을 통해 그만큼 기둥 ~의 그만큼 테이블, 우리 보다 지금 저것 같지 않은 그만큼 대지 클러스터 구성 요소 테이블, 그만큼 기둥 여기 추세 에게 BE 밀집한, ~와 함께 오직 a 약간의 0 여기 그리고 거기. 이것 ~이다 좋은 왜냐하면 그것 쇼 저것 최대 과목 기여하다 에게 각 요소. ~ 안에 다른 단어, 그만큼 표현 데이터 근사치 ~에 의해 각 요소, 또는 우리 부르다 그것 지문, 적용됩니다 에게 최대 과목. ~ 안에 a 감각, 그만큼 지문 ~이다 만능인.
지금, 도약 가지다 한 훌륭한 특징 저것 허용합니다 너 에게 보다 그만큼 히스토그램 ~의 그만큼 기둥 ~에 그만큼 맨 위 ~의 그만큼 테이블. 하자 딸깍 하는 소리 ~에 이것 상 여기, 그리고 우리 지금 보다 모두 그만큼 히스토그램. 우리 보다 저것 그만큼 기둥 ~이다 더 또는 더 적은 밀집한 그래도, 그리고 그것 ~ 할 것이다 BE 좋은 에게 BE 할 수 있는 에게 정량화하다 그만큼 도 ~의 희소성 ~의 각 열. 어떻게 하다 우리 하다 저것? 에게 정량화하다 그만큼 도 ~의 허위 포함한다 그만큼 셀 무리 그리고 주제 구성요소. 우리 사용 그만큼 색인 대표하다 ~에 의해 이것 공식.
이것 공식 ~였다 소개했다 ~에 의해 헤르핀달과 히르슈만 에게 평가하다 그만큼 도 ~의 집중 달성했다 ~에 의해 전지. 을 위한 예, 에게 피하다 전매권 상황 저것 ~할 수 있다 결과 ~에서 합병. 원래, 그만큼 역 공식 ~였다 출판됨, 하지만 ~을 위한 간단, 우리 ~ 할 것이다 계속하다 에게 나타내다 에게 이것 색인 ~처럼 그만큼 HHI 지수.
비슷한 인덱스 가지다 계속 ~ 이다 제안된 더 최근에. 그들 ~이다 수학적으로 동등한, 하지만 이것 색인 가지다 그만큼 이점 ~의 존재 매우 해석 가능한 ~처럼 그것 준다 그만큼 숫자 ~의 무시할 수 없는 항목 ~에 그만큼 벡터 어느 ~이다 강조됨 여기. ~ 안에 그만큼 예, 우리 가지다 a 숫자 ~의 가치, 하지만 오직 그만큼 강조됨 가치 ~이다 무시할 수 없는. 그만큼 현대하이스코 지수 ~의 이것 벡터 ~이다 다섯.
귀환 에게 우리의 워크플로, 우리 보다 어떻게 이것 색인 허용합니다 우리를 에게 식별하다 구성 요소 저것 ~이다 희소하게 따라 그만큼 셀 무리 차원 그리고 밀집한 ~을 따라 그만큼 주제 차원. 우리 부르다 이것들 구성 요소 희소하고 견고한 . 그들 빨간색이다 십자가 여기 ~와 함께 높은 주제 현대중공업과 낮은 무리 옆 무리 현대하이는 그만큼 맨 위 ~의 이것 필드.
기반을 둔 ~에 이것들 네 개 구성 요소, 우리 ~할 수 있다 만들다 그만큼 필요한 그룹화 ~의 시력 클러스터 에게 제거하다 공선성 그리고 그만큼 남은 셀 클러스터 여기... 이런 방해에 대해 사과드립니다. [청취 불가 00:13:22]. 방금 졌어요 [청취 불가 00:13:22] 여기에 적어두겠습니다.
그만큼 파란색 여기 십자가 대응하다 에게 그만큼 남은 셀 클러스터 저것 ~ 할 것이다 BE 다시 도입되다 ~에 a 두번째 반복 ~의 그만큼 분석. 메모 잘 저것 이것 구애 ~와 함께 그만큼 가장 강한 신호, ~ 후에 존재 식별됨 ~에 의해 그만큼 엔티에프, 구성 요소 ~이다 제거됨 ~에서 그만큼 데이터 세트 그리고 그만큼 다음 엔티에프 시작하다 ~ 위에 ~와 함께 그만큼 줄인 데이터 세트.
에게 설명하다 이것 프로세스... 나는 죄송합니다 하지만 I 가지다 a 문제 ~와 함께 여기 ~와 함께 그만큼... 그것은 유지됩니다 다시 나타나다.
에게 설명하다 이것 프로세스, 하자 지금 바라보다 ~에 어떻게 이것들 반복 ~의 그만큼 재귀적 엔티에프 놀다 밖으로. 우리 보다 여기 그만큼 현대하이텍 테이블 ~에서 그만큼 첫 번째 반복 어느 ~ 할 것이다 돕다 우리를 결정하다 어느 엔티에프 구성 요소 에게 유지하다 그리고 어느 에게 발견하다. 처럼 말하는 더 일찍, 좋은 구성 요소 ~이다 저것들 저것 ~이다 특정한 ~의 오직 a 약간의 세포 클러스터 tures 어느 번역하다 ~에 그만큼 낮은 세포 클러스터 HHI 지수. 이것들 ~이다 라벨이 붙은 행 여기 ~에 그만큼 맨 아래 ~의 그만큼 테이블.
우리 또한 달리다 하나 높은 도 ~의 견고성 에게 주제 다양성 그리고 이것 번역하다 ~ 안으로 a 높은 HHI 지수. 어떻게 하다 우리 결정하다 ~이든 한 현대하이스코 가치 ~이다 낮은 또는 높은? 우리 ~할 수 있다 사용 저것 그만큼 도약 [듣기 불가 00:15:47] 플랫폼 어느 ~이다 사용 가능 ~에 그만큼 전문가 모델링 플랫폼. 우리 달리다 이것 플랫폼 그리고 우리 적용하다 a 정상 벽감 모델 에게 구별하다 ~ 사이 낮은 그리고 높은 현대하이스코 가치 그리고 멈추다 그만큼 결과적으로 분류.
언제 우리 하다 저것, 우리 보다 여기 그만큼 빨간색 십자가 동 에게 그만큼 구성 요소 저것 ~이다 선택된 왜냐하면 그들 가지다 a 높은 현대하이텍 주제 색인 그리고 a 낮은 현대중공업 세포 클러스터 색인 그리고 그들 ~이다 자동으로 식별됨 ~처럼 그런 ~에 의해 그만큼 도약 정상 플랫폼.
허락하다 우리를 바라보다 지금 ~에 그만큼 로딩 ~의 그만큼 세포 클러스터 ~에 이것들 특정한 구성 요소 . 우리 보다 ~에 요소 15 그리고 요소 16 저것 세포 클러스터 15 그리고 세포 클러스터 17 가지다 독점적으로 관련된 이것들 구성 요소 그래서 그들 ~할 수 있다 BE 잘 근사치 ~에 의해 이것들 구성요소. ~ 안에 차이 에게 이것들 세포 클러스터, 요소 13, 우리 보다 삼- 옆 클러스터 재편성하다 ~을 따라 이것 요소. 이것 수단 저것 그들 ~이다 상관관계가 있는 어떻게든, 그것 ~ 할 것이다 BE 딱딱한 에게 구별하다 그들을, 그래서 그것은 더 나은 에게 재편성하다 그들을. 비슷하게 ~에 요소 12, ~와 함께 그만큼 세포 클러스터 5, 2, 14.
우리 ~할 수 있다 지금 바라보다 ~에 a 두번째 반복 ~의 그만큼 재귀적 엔티에프. 비슷하게 우리 바라보다 ~에 그만큼 구성 요소 현대하이는 그만큼 과목 그리고 ~에 그만큼 세포 클러스터 그리고 우리 보다 지금 저것 오직 하나 요소, 요소 네, 만족하다 이것들 재교육 요구 사항 ~을 위한 존재 유지됨 ~ 동안 이것 반복. 만약에 우리 바라보다 지금 ~에 그만큼 구성 요소 청중, 우리 보다 저것 세포 클러스터 일곱 ~이다 독점적으로 관련된 ~와 함께 이것 요소. 좋은.
지금 저것 우리 가지다 완료 저것, 우리 ~이다 ~ 아니다 가고 있다 에게 보여주다 너 모두 ~의 그만큼 반복. 실제로, 거기 ~이다 네 개 반복 그리고 우리 끝 위로 지금 ~와 함께 이것들 그룹화 저것 우리 보다 여기. 우리 가지다 실제로 아홉 셀 클러스터 ~ 후에 재편성. 일부 ~의 그들을 ~이다 그룹화 ~의 삼 또는 네 개 원래의 세포 클러스터. 하지만, 다섯 세포 클러스터 했다 ~ 아니다 필요 에게 BE 재편성. 무엇 ~이다 그만큼 생물학적 의미 ~의 이것들 그룹화?
에 의해 어울리는 그만큼 최대 고도로 표현했다 유전자 ~에 각 셀 무리 ~와 함께 생물정보학 데이터베이스, 그것 ~이다 가능한 에게 연관짓다 그만큼 세포 클러스터 ~와 함께 알려진 생물학적 셀 유형. 을 위한 예, 그만큼 엔티에프 그룹화 2- 5-14 ~였다 식별됨 ~처럼 a 자연살해자 CD8 셀 유형.
우리 설립하다 저것 거기 ~이었다 여러 개의 그룹화 저것 실제로 뾰족한 에게 그만큼 같은 주요한 열쇠 셀 유형. 그러므로, 우리 결정했다 에게 병합하다 그들을 그리고 왔다 위로 ~와 함께 다섯 기본 세포 유형. 하지만, 그것 ~이다 아직 가능한 에게 발췌 서명 ~을 위한 [듣기 불가 00:20:12] 세포 유형 ~이다 저것 ~할 수 있다 BE 사용된 ~에 a 두번째 단계 ~의 그만큼 회선. 하지만 우리 ~ 할 것이다 오다 뒤쪽에 에게 이것 가리키다 ~에 그만큼 끝 ~의 이것 프레젠테이션.
허락하다 우리를 지금 바라보다 ~에 그만큼 결과적으로 줄인 텐서. 나는 단지 열기 그만큼 테이블. 너 보다 여기 그만큼 테이블, 그리고 ~처럼 예상되는, 거기 ~이다 지금 다섯 행 동 에게 그만큼 재편성하다 셀 클러스터.
지금 저것 우리 가지다 소개했다 무리 그룹화 에게 최소화하다 공선성, I ~ 할 것이다 가지다 알렉세이 설명하다 어떻게 우리 진행하다 에게 만들다 서명 유전자 저것 ~이다 최대 효과적인 ~을 위한 분해.
한 번 그만큼 셀 클러스터 ~이다 그룹화, 우리 하다 아직 필요 에게 만들다 유전자 서명 ~을 위한 각 ~의 그만큼 그룹화 에게 보장하다 정확한 합성곱 ~의 그만큼 혼합 샘플. 지금까지, 우리 가지다 존경받는 그만큼 셀 그리고 주제 요소 벡터. 허락하다 우리를 지금 고려하다 그만큼 유전자 요소 벡터.
그만큼 테이블 우리 보다 여기 ~이다 ~ 아니다 정말 유익한. 우리 ~할 수 있다 오직 보다 0 어디에나 ~로 인한 에게 그만큼 사실 저것 오직 작은 소수 ~의 유전자 가지다 실제로 0이 아닌 로딩 ~에 그만큼 엔티에프 구성요소. 만약에 너 ~할 수 있다 가다 에게 그만큼 다음 반복, 제발, 폴.
허락하다 우리를 지금 조사하다 그만큼 로딩 ~의 그만큼 유전자 ~에 이것 대표 ~의 그만큼 구성 요소 어느 우리는 ~라고 불리는 부족한 그리고 건장한.
이것들 ~이었다 선택된 ~ 동안 그만큼 첫 번째 반복 ~의 그만큼 재귀적 엔티에프. 우리 보다 여기 ~에 빨간색 저것 일부 ~의 그만큼 독특한 유전자 ~이다 공유 ~에 의해 모두 구성요소. 우리 알다 잘 저것 각 요소 ~이다 특정한 에게 a 특정한 셀 무리 또는 a 그룹 ~의 닫은 세포 클러스터. 이것 수단 저것 일부 ~의 그만큼 유전자 ~이다 실제로 강하게 표현했다 ~에 여러 개의 클러스터 ~와 함께 일부 도 ~의 선형성 ~ 사이 그만큼 셀 클러스터.
이것 ~이다 정확히 어떻게 벽감 공장. 생물학적 부분품 ~이다 ~ 아니다 반드시 직교하는 에게 각 다른. 그러므로, 우리 할 수 없다 의존하다 혼자서 ~에 엔티에프 유전자 구성 요소 에게 식별하다 유전자 마커 저것 ~이다 고유한 에게 a 셀 무리 또는 a 그룹 ~의 이것, 우리 ~ 해야 하다 반품 에게 그만큼 실제 표현 데이터.
우리 ~이다 구하는 뒤쪽에 에게 표현 데이터 그리고 우리 ~ 할 것이다 소개하다 둘 기준. 그만큼 첫 번째 하나 ~을 위한 a 유전자 에게 BE 존경받는 그만큼 채점자 유전자 ~의 a 특정한 세포 클러스터, 우리 말하다 저것 그것 ~해야 한다 언제나 BE 더 표현했다 ~에 그만큼 무리 ~보다 ~에 다른 클러스터, ~에 관계없이 ~의 어느 주제 ~이다 존경받는. 이것 ~이다 표시됨 ~에 수치 맨 아래 왼쪽, 어디 우리 가지다 묘사된 둘 유전자.
와 함께 일부 [듣기 불가 00:23:20], 우리 보다 저것 이것들 전철기 ~에 그만큼 왼쪽 대응하다 에게 a 고유한 채점자 유전자 ~을 위한 B 세포. 우리 ~할 수 있다 보다 오직 B 세포 어디에나. ~에 그만큼 오른쪽, a 비마커 유전자 ~이다 고도로 표현했다 ~에 둘 다 B 세포, 비 고전 단핵구 그리고 자연스러운 살인자 세포.
그만큼 두번째 기준 ~ 할 것이다 BE 저것 그만큼 관련된 셀 무리 ~해야 한다 ~ 아니다 오직 BE ~에 그만큼 맨 위 ~의 그만큼 다른 클러스터. 언제 우리 바라보다 ~에 그만큼 표현 ~의 그만큼 시장 유전자 ~ 위에 [듣기 불가 00:23:55] 과목 그리고 셀 유형, 하지만 또한 그것 ~해야 한다 BE 잘 앞으로 ~의 다른 사람들.
을 위한 이것, 우리 사용 이것 점수 ~와 함께 a 공식적인 문제 ~에 그만큼 오른쪽 저것 ~이었다 제안된 ~에 의해 [듣기 불가 00:24:09] ~에 그들의 원래의 종이. 이것 점수 반영하다 그만큼 특성 ~의 a 유전자 채점자. 이것 점수 ~이다 기반을 둔 혼자서 ~에 그만큼 분포 ~의 유전자 표현 가로질러 과목 그리고 셀 유형. 따라서 적용하다 이것 에게 기준, 우리 얻었다 a 목록 ~의 173 채점자 유전자 저것 ~할 수 있다 그후 BE 사용된 ~을 위한 그만큼 회선.
~ 안에 이것 테이블, 그들 ~이다 나열된 함께 ~와 함께 그만큼 가치 저것 만나다 그만큼 둘 기준 나는 이야기했다 에 대한.
허락하다 우리를 지금 바라보다 ~에 그만큼 테이블 ~의 서명 유전자 ~을 위한 각 ~의 그만큼 주제 그리고 주요한 셀 유형. 여기 우리 보다 그만큼 목록 ~의 유전자와 그만큼 기둥 대응하다 에게 각 다른 사람의 과목 그리고 그만큼 같은 목록 ~의 셀 유형 ~을 위한 각 ~의 그만큼 주제. ~ 안에 차이 에게 그만큼 테이블 ~의 엔티에프 로딩 저것 우리 보여주었다 이전에, 이것 테이블 ~이다 ~ 아니다 부족한, 그래서 그것 ~이다 제한된 오직 에게 173 채점자 유전자 저것 우리 선택된 ~에 따라 에게 우리의 기준 ~와 함께 [듣기 불가 00:25:26] 유전자. 처럼 I 말했다, 그만큼 기둥 ~이다 ~을 위한 주제 셀 유형.
우리 ~ 할 것이다 지금 시각화하다 어떻게 그만큼 서명 유전자 ~이다 표현했다 가로질러 과목. 을 위한 저것, 우리 ~ 할 것이다 사용 그만큼 두번째 플러그인 우리 개발된 어느 ~이다 ~라고 불리는 아드루빅스. 이것 ~ 할 것이다 허용하다 우리를 에게 쉽게 평가하다 그만큼 견고성 ~의 그만큼 유전자 서명 우리 갖다.
우리 열려 있는 a 작은 창문 ~와 함께 a 목록 ~의 매개변수 ~에 파이썬 통사론 ~처럼 ~을 위한 그만큼 첫 번째 플러그인. 그만큼 기본 가치 가지다 계속 ~ 이다 이미 채우는 ~에 그리고 우리 ~ 할 것이다 지금 오직 채우다 ~에 ~을 위한 데모, 그만큼 값 ~을 위한 그만큼 매개변수 어느 ~이다 ~라고 불리는 규모 을 따라.
부터 그만큼 표현 범위 다르다 상당히 ~ 사이 유전자, 우리 ~ 할 것이다 세트 이것 매개변수 에게 영 에게 가지다 모두 그만큼 기둥 확장됨 그리고 우리 제출하다. 단지 a 약간의 초 그리고 우리 보다 a 그림 ~와 함께 별개의 서명 ~을 위한 각 주요한 셀 유형. 하지만, 우리 보다 저것 이것 열 지도 ~이다 붙였다 함께 ~에 ~ 사이 과목 그리고 우리 ~할 수 있다 실제로 , 와 함께 이것 플러그인, 매우 쉽게 추가하다 분리기 ~에 ~ 사이 그만큼 기둥 ~을 위한 각 ~의 그만큼 과목.
을 위한 이것, 우리 변화 그만큼 값 ~의 그만큼 매개변수 메타데이터 열 9개 에게 주제 그리고 우리 다시 제출하세요. 지금 우리 얻다 그만큼 분리된 열 지도 ~을 위한 각 ~의 그만큼 과목. 이것 ~이다 많이 더 명확하게 그리고 ~처럼 당신은 본, 이것 작은 창문 포함하다 많은 매개변수. 너 ~할 수 있다 나타내다 에게 그만큼 선적 서류 비치 ~을 위한 그만큼 밑에 있는 파이썬 패키지 어느 ~이다 사용 가능 클릭 ~에 이것 링크.
끝내다, 우리 보다 여기 실제로 저것 그만큼 서명 유전자 ~이다 매우 건장한. 우리 보다 매우 작은 차이점 ~에 다른 과목. 좋다 저것 우리 ~할 수 있다 시각적으로 매우 쉽게 확인하다 그만큼 견고성 ~의 [듣기 불가 00:28:09] .
지금 우리 ~이다 근접 그만큼 끝 ~의 우리의 프레젠테이션, I ~ 할 것이다 허락하다 갈리나 현재의 일부 디컨볼루션 결과 저것 ~이었다 얻었다 ~와 함께 그만큼 유전자 서명 [듣기 불가 00:28:22] . 갈리나.
예, 감사하다 너. 마지막 하지만 ~ 아니다 최소, 우리 ~일 것이다 좋다 에게 보여주다 너 그만큼 성능 ~의 우리의 방법. 에게 평가하다 그만큼 성능 ~의 우리의 방법, 우리 사용 그만큼 출판됨 데이터 오는 ~에서 하얀색 종이 그래서 말하는 ~에 힌트 그의 참조. 이것 데이터 세트 포함하는 21 다른 셀 혼합물. 거기 ~이다 그만큼 혼합물 ~의 다른 T 셀 하위 유형, 북한 세포, 단핵구 그리고 B 세포.
~ 안에 이것들 혼합물, 우리 가지다 또한 삼 다른 셀 유형 ~ 아니다 덮여있다 ~에 의해 우리의 서명 동 에게 콜렉터 또는 가슴 암 세포 그리고 둘 셀 윤곽 좋다 섬유아세포 그리고 그만큼 꼬리 세포.
우리 결정했다 에게 사용 둘 기준 평가하다 전반적인 성능 ~의 우리의 방법 피어슨 상관관계 계수 또는 [듣기 불가 00:29:18] a 일치 계수 왜냐하면 우리 ~할 수 있다 얻다 매우 중요한 상관관계 ~ 사이 추정된 그리고 지면 진실 크기, 하지만 우리 ~할 수 있다 가지다 그만큼 변화 ~에 그만큼 규모 식별 그만큼 수량 ~의 세포 현재의 ~에 그만큼 견본. 저것 ~이다 왜 우리 사용 둘 기준.
전반적인, 우리 얻다 좋은 결과 ~을 위한 셀 유형 덮여있다 ~에 의해 우리의 서명. 그만큼 결과 ~이다 약간 ~ 아니다 그래서 아름다운 ~을 위한 T 세포 왜냐하면 우리 ~하지 않다 가지다 정확한 일치 ~ 사이 T 셀 하위 집합 현재의 ~에 그만큼 혼합물 그리고 T 세포 그룹 제시됨 ~에 우리의 서명. 우리 가지다 또한 효과 r 세포 그리고 ~에 그만큼 혼합물, 이것 셀 유형 ~였다 ~ 아니다 추가됨.
마지막 하지만 ~ 아니다 최소, 우리 ~일 것이다 좋다 또한 에게 언급하다 ~와 함께 우리의 방법 너 ~할 수 있다 가다 그 너머에 그리고 식별하다 그만큼 하위 유형 ~의 T 세포, 그만큼 단핵구 달리기 재귀적 엔티에프 그리고 정의하다 그만큼 채점자 유전자 ~을 위한 각 큰 그룹 ~의 면역성 있는 세포. 또한 저것 이것들 추가 기능 저것 가지다 계속 ~ 이다 제시됨 그리고 입증했다 오늘, 그들 ~이다 사용 가능 ~에 도약 애플리케이션.
와 함께 이것, 감사하다 너 ~을 위한 당신의 주목.
