The secret life of cells

被引：7
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作者：
Eisenstein, Michael
机构：
来源：
NATURE METHODS | 2020年 / 17卷 / 01期
关键词：
D O I：
10.1038/s41592-019-0698-y
中图分类号：
Q5 [生物化学];
学科分类号：
071010 ; 081704 ;
摘要：
Armed with a rapidly maturing toolbox for single-cell analysis, scientists are threading together multiple layers of omic data to assemble rich portraits of cellular identity and function.
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