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...
Uložené v:
| Vydané v: | eLife Ročník 13 |
|---|---|
| Hlavní autori: | , , , , , , , , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | English |
| Vydavateľské údaje: |
England
eLife Sciences Publications Ltd
22.11.2024
|
| Predmet: | |
| ISSN: | 2050-084X, 2050-084X |
| On-line prístup: | Získať plný text |
| Tagy: |
Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
|
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!