• ClipSaver
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Manifold Learning Yields Insight into Complex Biological State Space скачать в хорошем качестве

Manifold Learning Yields Insight into Complex Biological State Space 7 лет назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Manifold Learning Yields Insight into Complex Biological State Space
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Manifold Learning Yields Insight into Complex Biological State Space в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Manifold Learning Yields Insight into Complex Biological State Space или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Manifold Learning Yields Insight into Complex Biological State Space в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Manifold Learning Yields Insight into Complex Biological State Space

Recent advances in single-cell technologies enable deep insights into cellular development, gene regulation, and phenotypic diversity by measuring gene expression and epigenetic information for thousands of single cells in a single experiment. While these technologies hold great potential for improving our understanding of cellular states and progression, they also pose new challenges in terms of scale, complexity, noise and measurement artifact which require advanced mathematical and algorithmic tools to extract underlying biological signals. In this talk, I cover one of most promising techniques to tackle these problems: manifold learning, and the related manifold assumption in data analysis. Manifold learning provides a powerful structure for algorithmic approaches to naturally process and the data, visualize the data and understand progressions as well as to find phenotypic diversity as well and infer patterns in it. I will cover two alternative approaches to manifold learning, diffusion-based and deep learning-based and show results in several projects including:1) MAGIC (Markov Affinity-based Graph Imputation of Cells): an algorithm for denoising and transcript recover of single cells applied to single-cell RNA sequencing data from the epithelial-to-mesenchymal transition in breast cancer, 2) PHATE (Potential of Heat-diffusion Affinity-based Transition Embedding): a visualization technique that offers an alternative to tSNE in that it emphasizes progressions and branching structures rather than cluster separations shown on several datasets including a newly generated embryoid body differentiation dataset, and 3) SAUCIE (Sparse AutoEncoders for Clustering Imputation and Embedding): a novel auto encoder architecture that performs denoising, batch normalization, clustering and visualization simultaneously for massive single-cell data sets from multi-patient cohorts shown on mass cytometry data from Dengue patients, and 4) The transcoder which learns to predict state transitions and trajectories after being trained on samples from dynamic systems and single-cell trajectories. See more at https://www.microsoft.com/en-us/resea...

Comments

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5