Counting single cells and computing their heterogeneity: from phenotypic frequencies to mean value of a quantitative biomarker.
Counting single cells and computing their heterogeneity: from phenotypic frequencies to mean value of a quantitative biomarker.
复制标题
DOI：
10.1007/s40484-020-0196-3
复制
发表时间：
2020-07-13
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Cheng YC
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Qian H;Cheng YC
本教程介绍了一种数学理论，当N非常大时，该理论将N细胞的同基因群体中M表型的样本频率的概率与定量生物标志物的样本平均值的概率分布联系起来。本文讨论了正则系综统计力学的一个类似物。
This tutorial presents a mathematical theory that relates the probability of sample frequencies, of M phenotypes in an isogenic population of N cells, to the probability distribution of the sample mean of a quantitative biomarker, when the N is very large. An analogue to the statistical mechanics of canonical ensemble is discussed.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1016/s0370-1573(98)00006-4
发表时间：
1998-07-01
影响因子：
30
作者：
Derrida, B
通讯作者：
Derrida, B
影响因子：
56.9
作者：
ANDERSON, PW
通讯作者：
ANDERSON, PW
影响因子：
2.5
作者：
SHORE, JE;JOHNSON, RW
通讯作者：
JOHNSON, RW
理解介观现象的框架：新兴的不可预测性、对称性破缺和跨尺度的动态
影响因子：
2.8
作者：
Qian, Hong;Ao, Ping;Wang, Jin
通讯作者：
Wang, Jin
DOI：
10.1016/j.shpsc.2011.07.011
发表时间：
2011-12-01
影响因子：
0.9
作者：
Pence, Charles H.
通讯作者：
Pence, Charles H.