Büttner, Maren
[Author]
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Theis, Fabian J. ( )
[Contributor];
Theis, Fabian J. ( );Gagneur, Julien ;Kharchenko, Peter V. (Prof., Ph.D.)
[Contributor]
Statistical data integration for single-cell RNA-sequencing - batch effect correction and lineage inference ; Statistische Datenintegration für Einzelzell-RNA-Sequenzierung - Batch-Effekt-Korrektur und Abstammungsinferenz
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Media type:
Doctoral Thesis;
E-Book;
Electronic Thesis
Title:
Statistical data integration for single-cell RNA-sequencing - batch effect correction and lineage inference ; Statistische Datenintegration für Einzelzell-RNA-Sequenzierung - Batch-Effekt-Korrektur und Abstammungsinferenz
Contributor:
Büttner, Maren
[Author]
imprint:
Technical University of Munich; Technische Universität München, 2019-08-01
Footnote:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Description:
The development of single-cell transcriptomics is key to reveal cellular heterogeneity. This technology empowers sequencing of ten thousands of cells and machine learning algorithms allow dissecting such big data. This thesis presents a new test metric for assessing batch effects and benchmarks batch effect correction in scRNA-seq data. Furthermore, it determines cell fate lineage choice in the small intestinal epithelium of adult mice. ; Die Entwicklung der Single-Cell-Transkriptomik ist der Schlüssel zur Aufdeckung der zellulären Heterogenität. Diese Technologie ermöglicht die Sequenzierung von Zehntausenden von Zellen und maschinelle Lernalgorithmen ermöglichen die Sezierung so großer Datenmengen. Diese Arbeit stellt eine neue Testmetrik zur Beurteilung von Batch-Effekten und Benchmarks für die Batch-Effekt-Korrektur in scRNA-Seq-Daten vor. Darüber hinaus bestimmt es die Wahl der Zellschicksale im Dünndarmepithel erwachsener Mäuse.