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J-GLOBAL ID:202002210216140673   整理番号:20A1014896

大規模単一細胞RNA配列決定のための主成分分析のベンチマーキング【JST・京大機械翻訳】

Benchmarking principal component analysis for large-scale single-cell RNA-sequencing
著者 (7件):
資料名:
巻: 21  号:ページ: 1-17  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7384A  ISSN: 1474-760X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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主成分分析(PCA)は,単一細胞RNA-seq(scRNA-seq)データセットを分析するための不可欠な方法であるが,大規模なscRNA-seqデータセットに対しては,計算時間は長く,大量のメモリを消費する。本研究では,既存の高速でメモリ効率の高いPCAアルゴリズムと実装をレビューし,大規模なscRNA-seqデータセットへの実用化を評価した。著者らのベンチマークは,Krylov部分空間とランダム化特異値分解に基づくいくつかのPCAアルゴリズムが,他のアルゴリズムより速くて,記憶効率的で,より正確であることを示した。ユーザと開発者の計算環境の違いに基づく適切なPCA実装を選択するガイドラインを開発した。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
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分子・遺伝情報処理  ,  遺伝子の構造と化学  ,  遺伝子発現 
引用文献 (147件):
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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