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Predicting single-cell gene expression profiles of imaging flow cytometry data with machine learning.
Chlis, Nikolaos-Kosmas; Rausch, Lisa; Brocker, Thomas; Kranich, Jan; Theis, Fabian J.
Afiliación
  • Chlis NK; Institute of Computational Biology, Helmholtz Zentrum München, Neuherberg 85764, Germany.
  • Rausch L; Roche Pharma Research and Early Development, Large Molecule Research, Roche Innovation Center Munich, Penzberg 82377, Germany.
  • Brocker T; Institute for Immunology, Medical Faculty, Ludwig Maximilian University of Munich, 82152 Planegg-Martinsried, Germany.
  • Kranich J; Institute for Immunology, Medical Faculty, Ludwig Maximilian University of Munich, 82152 Planegg-Martinsried, Germany.
  • Theis FJ; Institute for Immunology, Medical Faculty, Ludwig Maximilian University of Munich, 82152 Planegg-Martinsried, Germany.
Nucleic Acids Res ; 48(20): 11335-11346, 2020 11 18.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33119742
Asunto(s)
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Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Procesamiento de Imagen Asistido por Computador / Perfilación de la Expresión Génica / Análisis de la Célula Individual / Citometría de Flujo / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Animals / Female / Humans / Male Idioma: En Revista: Nucleic Acids Res Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Alemania
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