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¥ 27.0
工具可用于质量控制和归一化，降噪和特征选择，聚类，细胞类型预测和差异表达。UMAP和TSNE图可以用簇，预测的细胞类型或单个基因的表达覆盖。标记基因可以通过分析差异基因表达和从表达图中收集信息来鉴定。或者，可以从预先标记的细胞中训练细胞类型的分类器。提供了两个预训练的分类器，可以扩展。此外，可以为包括剪接和未切片的读数在内的数据进行速度分析，并产生交互式相位肖像图。此外，预测单个细胞未来状态的高维矢量被添加到降低降低图中。提供的工作流很容易
CLC单细胞分析模块
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