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A Python library for probabilistic analysis of single-cell omics data.

Nat. Biotechnol. 40, 163-166 (2022)
Forschungsdaten DOI PMC
Open Access Green möglich sobald Postprint bei der ZB eingereicht worden ist.
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Publikationstyp Artikel: Journalartikel
Dokumenttyp Wissenschaftlicher Artikel
Sprache englisch
Veröffentlichungsjahr 2022
HGF-Berichtsjahr 2022
ISSN (print) / ISBN 1087-0156
e-ISSN 1546-1696
Zeitschrift Nature Biotechnology
Quellenangaben Band: 40, Heft: 2, Seiten: 163-166 Artikelnummer: , Supplement: ,
Verlag Nature Publishing Group
Verlagsort New York, NY
Begutachtungsstatus Peer reviewed
Institut(e) Institute of Computational Biology (ICB)
POF Topic(s) 30205 - Bioengineering and Digital Health
Forschungsfeld(er) Enabling and Novel Technologies
PSP-Element(e) G-503800-001
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
DOI 10.1038/s41587-021-01206-w
WOS ID WOS:000752215600004
WOS ID WOS:000756661700003
Scopus ID 85124370073
PubMed ID 35132262
Erfassungsdatum 2022-04-21
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