Profiling Cellular Ecosystems at Single-Cell Resolution and at Scale with EcoTyper

仿形(计算机编程) 生态系统 比例(比率) 分辨率(逻辑) 生物 环境科学 计算机科学 生态学 地理 人工智能 地图学 操作系统
作者
Chloé B. Steen,Bogdan Luca,Ash A. Alizadeh,Andrew J. Gentles,Aaron M. Newman
出处
期刊:Methods in molecular biology 卷期号:: 43-71 被引量:1
标识
DOI:10.1007/978-1-0716-2986-4_4
摘要

Tissues are composed of diverse cell types and cellular states that organize into distinct ecosystems with specialized functions. EcoTyper is a collection of machine learning tools for the large-scale delineation of cellular ecosystems and their constituent cell states from bulk, single-cell, and spatially resolved gene expression data. In this chapter, we provide a primer on EcoTyper and demonstrate its use for the discovery and recovery of cell states and ecosystems from healthy and diseased tissue specimens.
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