_____          _         _       _
              |  __ \        (_)       (_)     | |
              | |__) |__   __ _ __   __ _  ___ | |_
              |  _  / \ \ / /| |\ \ / /| |/ __|| __|
              | | \ \  \ v / | | \ V / | |\__ \| |_
              |_|  \_\  > <  |_|  \_/  |_||___/ \__|
                       / ^ \
                      /_/ \_\
                      TRENDING OPEN SCIENCE
-------------
Cytosplore-Transcriptomics: a scalable inter-active framework for
single-cell RNA sequenc-ing data analysis
--------
By
  Tamim Abdelaal
  Jeroen Eggermont
  Thomas Hollt
  Ahmed Mahfouz
  Marcel Reinders
  Boudewijn Lelieveldt

DOI: 10.1101/2020.12.11.421883

On bioRxiv: https://biorxiv.org/content/10.1101/2020.12.11.421883v1

The ever-increasing number of analyzed cells in Single-cell RNA
sequencing (scRNA-seq) experiments imposes several challenges on the
data analysis. Current analysis methods lack scalability to large
datasets hampering interactive visual exploration of the data. We
present Cytosplore-Transcriptomics, a framework to analyze scRNA-seq
data, including data preprocessing, visualization and downstream
analysis. At its core, it uses a hierarchical, manifold preserving
representation of the data that allows the inspection and annotation
of scRNA-seq data at different levels of detail. Consequently,
Cytosplore-Transcriptomics provides interactive analysis of the data
using low-dimensional visualizations that scales to millions of cells.

---
RANKS:
197 downloads all time
  - Overall rank: 102171
  - Rank in bioinformatics: 8709


______________________________________________________________________
                                          Served by Flask-Gopher/2.0.0