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...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:eLife Ročník 13
Hlavní autoři: 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
Médium: Journal Article
Jazyk:angličtina
Vydáno: England eLife Sciences Publications Ltd 22.11.2024
Témata:
ISSN:2050-084X, 2050-084X
On-line přístup:Získat plný text
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!
Nejprve se musíte přihlásit.