CIDR公司 swMATH ID: 32140 软件作者： Lin，P.，Troup，M.，Ho，J.W.K。 说明： CIDR：通过插补单细胞RNA-seq数据实现快速准确的聚类。大多数现有的单细胞RNA-seq数据降维和聚类软件包都是通过繁重的建模和计算机器来处理缺失数据的。在这里，我们介绍了CIDR（通过插补和降维聚类），这是一种超快速算法，它使用一种新颖但非常简单的隐式插补方法，以原则性的方式减轻scRNA-seq数据中缺失的影响。使用一系列模拟和实际数据，我们表明CIDR改进了标准主成分分析，在聚类精度方面优于最先进的方法，即t-SNE、ZIFA和RaceID。CIDR通常在处理数百个单元的数据集时在几秒钟内完成，而处理数千个单元的数据库时在几分钟内完成。CIDR可下载于https://github.com/VCCRI/CIDR . 主页： https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5371246/ 源代码： https://github.com/VCCRI/CIDR 相关软件： 补充条款3;齐法;修拉;桅杆;SNN-Cliq公司;设计2;数据序列;WGCNA公司;混合工具;t-SNE公司;全球野生动物组织;混合器;EB序列;全球麻省理工学院;TAD宾德先生;弹弓;ToppGene套件;GenClust公司;丁戈;范围 引用于： 8文件 全部的 前5名23位作者引用 2 赵宏宇 1 阿米卡·阿坎 1 蒂莫西·戴利 1 达斯，兰吉塔 1 伯尼·德夫林 1 黄海燕 1 克里斯蒂娜·肯季奥尔斯基 1 基冈·科特豪尔 1 雷，京 1 李静怡杰西卡 1 李乐信 1 林志祥 1 刘依依 1 马，闪亮 1 马秀玉 1 迈克尔·牛顿（Michael A.Newton）。 1 塞扬公园 1 凯瑟琳·罗德 1 阿塞尔·苏纳 1 约书亚·L·沃伦。 1 黄永雄 1 扎马尼戈米，马赫迪 1 朱凌雪 3篇连载文章中引用 4 应用统计学年鉴 2 统计科学 1 遗传学和分子生物学中的统计应用 在3个字段中引用 8 统计学（62-XX） 6 生物学和其他自然科学（92-XX） 1 运筹学、数学规划（90-XX） 按年份列出的引文