単一細胞トランスクリプトーム・プロファイルの階層的な新規クラス発見

単一細胞トランスクリプトーム解析では、大量かつ高次元のデータを自動的に注釈する方法が必要とされている。本研究では、発生生物学の文脈で観察される階層的な構造を利用し、ラベル付きデータとラベルなしデータが重複しない状況下での新規クラス発見を行う手法を提案する。