描述大量基因表达数据中相对细胞类型比例的分析。提供了一组良好的脑细胞类型特异性标记基因,这些基因从多种类型的实验中得出,如McKenzie(2018)中所述。对于脑部数据集,有标记基因可用于星形胶质细胞,内皮细胞,小胶质细胞,神经胶质,少突胶质细胞和少突胶质细胞前体细胞,这些细胞源自hu-man,小鼠,小鼠和组合的人类/小鼠数据集。但是,如果您对自己的标记基因具有辅助性,则可以将功能应用于任何组织的大量基因表达数据。还使用这些标记基因实现了相对细胞类型比例估计的多个选项,从Chikina(2015)。可以根据您的偏好和数据集来增加或降低给定分析中使用的细胞类型标记基因的数量。最后,提供了使用估计值在下游分析之前使用估计值调整细胞类型相对比例的可变性的功能。
Flavia Ticconi 2.8,Cecilia Marini 10,Gianmario Sambuceti 2.8,Grazia Pertile 5,Guglielmo Lanzani 4.11,
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的目标是SIIA专业化是Brest领先的高等教育机构(UBO,ENIB,ENIB,ENSTA BRETAGNE和IMT ATLANTICE)之间的联合程度,它们基于其智能和自主互动系统的尖端知识来建立共享计划。这项研究的硕士将重点放在研究技能上,这使学生有机会在5个学术模块中遵循3个学术模块,并执行由当地研究人员监督的研究项目。它可以对博士学位的学习需要一个有用的见解,同时允许获得宝贵的硕士学位资格。该程序的主题侧重于与人类用途有关的计算机系统。更具体地说,将研究人造系统与人之间的相互作用的概念,无论是将人类浸入复杂的系统和人类设计和创建这样的系统的情况下。在8个课程单元中介绍了人工智能,学习,认知科学,建模和验证,虚拟现实,机器人技术,传感器网络,建模和仿真的知识。这些课程是由UBO,ENIB,ENSTA BRETAGNE和IMT ATLANTICE的计算机科学部门的研究人员教授的。