SCANPY: large-scale single-cell gene expression data analysis

F. Alexander Wolf; Philipp Angerer; Fabian J. Theis · Genome biology · 2018

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Autor / responsable

F. Alexander Wolf; Philipp Angerer; Fabian J. Theis

Editorial

Genome biology

Año

2018

Idioma

en

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Scanpy is a scalable toolkit for analyzing single-cell gene expression data. It includes methods for preprocessing, visualization, clustering, pseudotime and trajectory inference, differential expression testing, and simulation of gene regulatory networks. Its Python-based implementation efficiently deals with data sets of more than one million cells ( https://github.com/theislab/Scanpy ). Along with Scanpy, we present AnnData, a generic class for handling annotated data matrices ( https://github.com/theislab/anndata ).

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APA 7

Wolf, F. A, Angerer, P, & Theis, F. J. (2018). SCANPY: large-scale single-cell gene expression data analysis. https://doi.org/10.1186/s13059-017-1382-0

MLA

Wolf, F. Alexander, et al. "SCANPY: large-scale single-cell gene expression data analysis." 2018. https://doi.org/10.1186/s13059-017-1382-0.

Chicago

Wolf, F. Alexander, Philipp Angerer, and Fabian J. Theis. 2018. "SCANPY: large-scale single-cell gene expression data analysis.". https://doi.org/10.1186/s13059-017-1382-0.

Harvard

Wolf, F. A, Angerer, P. and Theis, F. J. 2018, SCANPY: large-scale single-cell gene expression data analysis, Genome biology, available at: https://doi.org/10.1186/s13059-017-1382-0 [Accessed 28 Jun. 2026].

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Título: SCANPY: large-scale single-cell gene expression data analysis

Autor / colaboradores: F. Alexander Wolf; Philipp Angerer; Fabian J. Theis

Editorial: Genome biology

Año de publicación: 2018

Idioma: en

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