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Feature selection revisited in the single-cell era

特征选择 特征(语言学) 选择(遗传算法) 可扩展性 生物 计算生物学 计算机科学 数据科学 人工智能 语言学 数据库 哲学
作者
Pengyi Yang,Hao Huang,Chunlei Liu
出处
期刊:Genome Biology [Springer Nature]
卷期号:22 (1) 被引量:59
标识
DOI:10.1186/s13059-021-02544-3
摘要

Abstract Recent advances in single-cell biotechnologies have resulted in high-dimensional datasets with increased complexity, making feature selection an essential technique for single-cell data analysis. Here, we revisit feature selection techniques and summarise recent developments. We review their application to a range of single-cell data types generated from traditional cytometry and imaging technologies and the latest array of single-cell omics technologies. We highlight some of the challenges and future directions and finally consider their scalability and make general recommendations on each type of feature selection method. We hope this review stimulates future research and application of feature selection in the single-cell era.
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