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Veröffentlichungen
Autoren:
Machine learning methods that fully exploit the dual modality of single-cell RNA+ATAC-seq techniques are still lacking. Here, we developed ChromatinHD, a pair of models that uses the raw accessibility data, with-out peak-calling or windows, to predict gene expression and determine differentially accessible chromatin. We show how both models consistently outperform existing peak and window-based ap
Veröffentlicht in:
ChromatinHD connects single-cell DNA accessibility and conformation to gene expression through scale-adaptive machine learning, 2023, ISSN 2692-8205
Herausgeber:
biorxiv
DOI:
10.1101/2023.07.21.549899
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