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首页> Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)> Interpretable Fine-Grained Phenotypes of Subcellular Dynamics via Unsupervised Deep Learning.

Interpretable Fine-Grained Phenotypes of Subcellular Dynamics via Unsupervised Deep Learning.

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第一作者： Chuangqi,Wang
第一单位： Department of Immunology and Microbiology, University of Colorado Anschutz Medical Campus, Aurora, CO, 80045, USA.;Department of Biomedical Engineering, Worcester Polytechnic Institute, Worcester, MA, 01609, USA.
作者： Chuangqi,Wang [1] ; Hee June,Choi [2] ; Lucy,Woodbury [3] ; Kwonmoo,Lee [2]
作者单位： Department of Immunology and Microbiology, University of Colorado Anschutz Medical Campus, Aurora, CO, 80045, USA.;Department of Biomedical Engineering, Worcester Polytechnic Institute, Worcester, MA, 01609, USA. [1] Department of Biomedical Engineering, Worcester Polytechnic Institute, Worcester, MA, 01609, USA.;Vascular Biology Program and Department of Surgery, Boston Children's Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, 02115, USA. [2] Department of Biomedical Engineering, Worcester Polytechnic Institute, Worcester, MA, 01609, USA.;Department of Biomedical Engineering, University of Arkansas, Fayetteville, AR, 72701, USA. [3]
关键词 cell migrationlive cell imagingmachine learningmorphodynamicsphenotyping
医学主题词 表型(Phenotype);人类(Humans);细胞运动(Cell Movement)
DOI 10.1002/advs.202403547
PMID 39239705
发布时间 2026-03-06
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Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)

Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)

2024年11卷41期

e2403547页

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