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纯细胞的信息的缺乏往往限制了计量学在临床数据上的运用,为此有监督学习算法开始用于估算异质化样本中特定细胞类型的基因表达情况。其中非负矩阵分解算法(non-negative matrix factorization,NMF)是常用手段之一,前人往往关注于估算特定细胞种类的表达值,而相应细胞种类在异质化样本中的比例以及所得数据的校正仍然需要进一步探索。