mcRigor: Mehr Präzision bei der Metazellen‑Partitionierung in Einzelzellanalysen
Anzeige
mcRigor ist ein neues statistisches Verfahren, das in der Analyse von Einzelzell‑Daten eingesetzt wird. Es erkennt problematische Metazellen innerhalb jeder Partition und wählt automatisch die beste Partitionierungsmethode sowie die optimalen Hyperparameter für das jeweilige Datenset aus. Durch diese automatisierte Qualitätskontrolle wird die Zuverlässigkeit der Metazellen‑Cluster deutlich erhöht, was besonders bei großen, heterogenen Datensätzen von Vorteil ist. Das Tool stellt damit einen wichtigen Schritt dar, um die Genauigkeit von Single‑Cell‑Analysen zu steigern.
Ähnliche Artikel
arXiv – cs.LG
•
LLMs prüfen ihre eigenen Argumente: GRPO-Verif steigert Selbstverifikation
arXiv – cs.AI
•
KANGURA: Neues KI-Modell optimiert 3D-Design von MFC-Anoden
Towards Data Science
•
Kaggle-Meister: So organisierst du Code, Experimente und Forschung
The Register – Headlines
•
Microsofts Qualitätskontrolle: Von Legende zum Chaos
arXiv – cs.LG
•
Graphbasierte Strukturen und Adapter verbessern Feinabstimmung von Modellen
arXiv – cs.LG
•
Gewichtungsabnahme, Temperatur‑Skalierung & Early Stopping steigern Deep‑Ensemble