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

Nat. Biotechnol. 40, 163-166 (2022)
DOI
Open Access Green möglich sobald Postprint bei der ZB eingereicht worden ist.
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Publikationstyp Artikel: Journalartikel
Dokumenttyp Letter to the Editor
ISSN (print) / ISBN 0733-222X
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
Förderungen NIH Training Grant
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Chan-Zuckerberg Foundation Network
NIGMS of the National Institutes of Health