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Computational Methods for Single-cell Multi-omics Integration and Alignment

Genomics, Proteomics & Bioinformatics 2022年第5期20卷 836-849页

作者： Stefan Stanojevic Yijun Li aleksandar ristivojevic Lana X.Garmire Department of Computational Medicine and Bioinformatics University of MichiganAnn ArborMI 48109USA Department of Biostatistics University of MichiganAnn ArborMI 48109USA Amherst College AmherstMA 01002USA

Recently developed technologies to generate single-cell genomic data have made a revolutionary impact in the field of ***-omics assays offer even greater opportunities to understand cellular states and biological *** problem of integrating different omics data with very different dimensionality and statistical properties remains,however,quite challenging.A growing body of computational tools is being developed for this task,leveraging ideas ranging from machine translation to the theory of networks,and represents another frontier on the interface of biology and data *** goal in this review is to provide a comprehensive,up-to-date survey of computational techniques for the integration of single-cell multi-omics data,while making the concepts behind each algorithm approachable to a non-expert audience.

关键词： Single-cell Multi-omics Machine learning Unsupervised learning Integration

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