【摘 要】
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针对单细胞转录组数据上细胞分类准确率较低的问题,提出一种新的细胞集成分类算法.该方法能充分利用不同分类模型的优点,降低单细胞数据的分类误差.分别在慢性粒细胞白血病单细胞测序数据和三阴性乳腺癌单细胞测序数据两个不同数据集上进行实验验证,实验结果表明,由集成算法划分的细胞分类更清晰准确,验证了该算法的有效性.
【机 构】
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吉林大学中日联谊医院放射线科,吉林大学中日联谊医院医疗保险管理部
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:21475126,80151459),吉林省科技发展计划项目(批准号:20190701052GH),吴阶平医学基金会项目(批准号:320675019089-40,320675019089-38).
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针对单细胞转录组数据上细胞分类准确率较低的问题,提出一种新的细胞集成分类算法.该方法能充分利用不同分类模型的优点,降低单细胞数据的分类误差.分别在慢性粒细胞白血病单细胞测序数据和三阴性乳腺癌单细胞测序数据两个不同数据集上进行实验验证,实验结果表明,由集成算法划分的细胞分类更清晰准确,验证了该算法的有效性.
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