Are batch effects still relevant in the age of big data?
Batch effects (BEs) are technical biases that may confound analysis of high-throughput biotechnological data. BEs are complex and effective mitigation is highly context-dependent. In particular, the advent of high-resolution technologies such as single-cell RNA sequencing presents new challenges. We...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Goh, Wilson Wen Bin, Yong, Chern Han, Wong, Limsoon |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Lee Kong Chian School of Medicine (LKCMedicine) |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/155992 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Examining the practical limits of batch effect-correction algorithms : when should you care about batch effects?
بواسطة: Zhou, Longjian, وآخرون
منشور في: (2021) -
Perspectives for better batch effect correction in mass-spectrometry-based proteomics
بواسطة: Phua, Ser-Xian, وآخرون
منشور في: (2023) -
Consecutive batch model editing with HooK layers
بواسطة: LI, Shuaiyi, وآخرون
منشور في: (2024) -
Tensor computing for big data analytic
بواسطة: Ong, Jenn Bing
منشور في: (2021) -
Transcriptional profiling of batch and fed-batch protein-free 293-HEK cultures
بواسطة: Lee, Y.Y., وآخرون
منشور في: (2014)