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Erschienen in:
Unsupervised Integration of Single-Cell Multi-omics Datasets with Disproportionate Cell-Type Representation Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

Single-Cell Multi-omic Velocity Infers Dynamic and Decoupled Gene Regulation

verfasst von : Chen Li, Maria Virgilio, Kathleen L. Collins, Joshua D. Welch

Erschienen in: Research in Computational Molecular Biology

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Computational approaches can leverage single-cell snapshots to infer sequential gene expression changes during developmental processes. For example, cell trajectory inference algorithms use pairwise cell similarities to map cells onto a “pseudotime” axis corresponding to predicted developmental progress. However, trajectory inference based on similarity cannot predict the directions or relative rates of cellular transitions.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Single-Cell Multi-omic Velocity Infers Dynamic and Decoupled Gene Regulation
verfasst von
Chen Li
Maria Virgilio
Kathleen L. Collins
Joshua D. Welch
Copyright-Jahr
2022
Buch
Research in Computational Molecular Biology

Print ISBN: 978-3-031-04748-0

Electronic ISBN: 978-3-031-04749-7

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-04749-7_18