日時
2024年11月28日(木)15:30 - 16:30 (JST)
講演者
  • Dorothy Ellis (理化学研究所 生命医科学研究センター (IMS) 統合ゲノミクス研究チーム 特別研究員)
言語
英語
ホスト
Thomas Hitchcock

Single cell multimodal omics data are characterized by sparsity, noise, and high dimension. Incorporating information across modalities is challenging. We developed a non-negative matrix factorization based algorithm to identify latent factors that can facilitate improved cell-type clustering and visualizations for multimodal single cell omics count data. We then extend this algorithm to larger datasets and for different distributions of data in different modalities.

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