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...
Uloženo v:
| Vydáno v: | eLife Ročník 13 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , , , , , , , , |
| 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!