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nanite: using machine learning to assess the quality of atomic force microscopy-enabled nano-indentation data.
Müller, Paul; Abuhattum, Shada; Möllmert, Stephanie; Ulbricht, Elke; Taubenberger, Anna V; Guck, Jochen.
Afiliação
  • Müller P; Biotechnology Center, Center for Molecular and Cellular Bioengineering, Technische Universität Dresden, Tatzberg 47/49, Dresden, 01307, Germany. paul_mueller@tu-dresden.de.
  • Abuhattum S; Biotechnology Center, Center for Molecular and Cellular Bioengineering, Technische Universität Dresden, Tatzberg 47/49, Dresden, 01307, Germany.
  • Möllmert S; JPK BioAFM Center, Colditzstr. 34-36, Berlin, 012099, Germany.
  • Ulbricht E; Max Planck Institute for the Science of Light, Staudtstr. 2, Erlangen, 91058, Germany.
  • Taubenberger AV; Biotechnology Center, Center for Molecular and Cellular Bioengineering, Technische Universität Dresden, Tatzberg 47/49, Dresden, 01307, Germany.
  • Guck J; Biotechnology Center, Center for Molecular and Cellular Bioengineering, Technische Universität Dresden, Tatzberg 47/49, Dresden, 01307, Germany.
BMC Bioinformatics ; 20(1): 465, 2019 Sep 10.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31500563
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Software / Microscopia de Força Atômica / Confiabilidade dos Dados / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Guideline Limite: Animals Idioma: En Revista: BMC Bioinformatics Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: Alemanha País de publicação: Reino Unido
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