Automated workflow for the cell cycle analysis of (non-)adherent cells using a machine learning approach

Understanding the cell cycle at the single-cell level is crucial for cellular biology and cancer research. While current methods using fluorescent markers have improved the study of adherent cells, non-adherent cells remain challenging. In this study, we addressed this gap by combining a specialized...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:eLife Jg. 13
Hauptverfasser: Hayatigolkhatmi, Kourosh, Soriani, Chiara, Soda, Emanuel, Ceccacci, Elena, El Menna, Oualid, Peri, Sebastiano, Negrelli, Ivan, Bertolini, Giacomo, Franchi, Gian Martino, Carbone, Roberta, Minucci, Saverio, Rodighiero, Simona
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: England eLife Sciences Publications Ltd 22.11.2024
Schlagworte:
ISSN:2050-084X, 2050-084X
Online-Zugang:Volltext
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