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    DCRELM: dual correlation reduction network-based extreme learning machine for single-cell RNA-seq data clustering.
    Gao, Q ; Ai, Q
    In: Scientific reports, Jg. 14 (2024-06-12), Heft 1, S. 13541
    Online academicJournal
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    Discovering cell types using manifold learning and enhanced visualization of single-cell RNA-Seq data.
    Vasighizaker, A ; Danda, S ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 12 (2022-01-07), Heft 1, S. 120
    Online academicJournal
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    Using transfer learning from prior reference knowledge to improve the clustering of single-cell RNA-Seq data.
    Mieth, B ; Hockley, JRF ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 9 (2019-12-30), Heft 1, S. 20353
    Online academicJournal
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    Morphological features of single cells enable accurate automated classification of cancer from non-cancer cell lines.
    Mousavikhamene, Z ; Sykora, DJ ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-12-21), Heft 1, S. 24375
    Online academicJournal
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    Machine learning based classification of cells into chronological stages using single-cell transcriptomics.
    Singh, SP ; Janjuha, S ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 8 (2018-11-21), Heft 1, S. 17156
    Online academicJournal
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    Environmental properties of cells improve machine learning-based phenotype recognition accuracy.
    Toth, T ; Balassa, T ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 8 (2018-07-04), Heft 1, S. 10085
    Online academicJournal
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