pyComBat, a Python tool for batch effects correction in high-throughput molecular data using empirical Bayes methods

Abdelkader Behdenna; Julien Haziza; Chloé-Agathe Azencott; Akpéli Nordor

doi:10.1101/2020.03.17.995431

Pré-Publication, Document De Travail Année :

pyComBat, a Python tool for batch effects correction in high-throughput molecular data using empirical Bayes methods

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1

Abdelkader Behdenna

Fonction : Auteur

Julien Haziza

Fonction : Auteur

Chloé-Agathe Azencott

Fonction : Auteur
PersonId : 11475
IdHAL : chloe-agathe-azencott
ORCID : 0000-0003-1003-301X
IdRef : 195762959

Centre de Bioinformatique

Akpéli Nordor

Fonction : Auteur

Domaines

Machine Learning [stat.ML] Bio-informatique [q-bio.QM]

Chloé-Agathe Azencott : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal-mines-paristech.archives-ouvertes.fr/hal-03114226

Soumis le : lundi 18 janvier 2021-18:15:59

Dernière modification le : samedi 22 octobre 2022-05:11:29

Dates et versions

hal-03114226 , version 1 (18-01-2021)

Identifiants

HAL Id : hal-03114226 , version 1
DOI : 10.1101/2020.03.17.995431

Citer

Abdelkader Behdenna, Julien Haziza, Chloé-Agathe Azencott, Akpéli Nordor. pyComBat, a Python tool for batch effects correction in high-throughput molecular data using empirical Bayes methods. 2020. ⟨hal-03114226⟩

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