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A Python library for probabilistic analysis of single-cell omics data.
Nat. Biotechnol. 40, 163-166 (2022)
Publikationstyp
Artikel: Journalartikel
Dokumenttyp
Wissenschaftlicher Artikel
ISSN (print) / ISBN
1087-0156
e-ISSN
1546-1696
Zeitschrift
Nature Biotechnology
Quellenangaben
Band: 40,
Heft: 2,
Seiten: 163-166
Verlag
Nature Publishing Group
Verlagsort
New York, NY
Nichtpatentliteratur
Publikationen
Begutachtungsstatus
Peer reviewed
Institut(e)
Institute of Computational Biology (ICB)
Förderungen
NIH Training Grant
EPSRC Centre for Doctoral Training in Modern Statistics and Statistical Machine Learning
Chan-Zuckerberg Foundation Network
NIGMS of the National Institutes of Health
EPSRC Centre for Doctoral Training in Modern Statistics and Statistical Machine Learning
Chan-Zuckerberg Foundation Network
NIGMS of the National Institutes of Health