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Bioengineering

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JoVE Journal Bioengineering
Automatisierung des Mikronukleus-Assays mittels bildgebender Durchflusszytometrie und künstlicher Intelligenz
Describing a Transcription Factor Dependent Regulation of the MicroRNA Transcriptome
Journal (Bioengineering)
Describing a Transcription Factor Dependent Regulation of the MicroRNA Transcriptome
An Intra-Tissue Radiometry Microprobe for Measuring Radiance In Situ in Living Tissue
Journal (Bioengineering)
An Intra-Tissue Radiometry Microprobe for Measuring Radiance In Situ in Living Tissue
 
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Automatisierung des Mikronukleus-Assays mittels bildgebender Durchflusszytometrie und künstlicher Intelligenz

Article DOI: 10.3791/64549-v • 09:11 min • January 27th, 2023
January 27th, 2023 •
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1
1Amnis Flow Cytometry, Luminex Corporation

챕터

요약
Automatic Translation

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Der Mikronukleus-Assay (MN) ist ein etablierter Test zur Quantifizierung von DNA-Schäden. Die Bewertung des Assays mit herkömmlichen Techniken wie manueller Mikroskopie oder merkmalsbasierter Bildanalyse ist jedoch mühsam und herausfordernd. In diesem Artikel wird die Methodik zur Entwicklung eines Modells der künstlichen Intelligenz beschrieben, um den MN-Assay anhand von bildgebenden Durchflusszytometriedaten zu bewerten.

Tags

Bioengineering Ausgabe 191 Mikrokernassay Genotoxizität Zytotoxizität bildgebende Durchflusszytometrie Bildanalyse maschinelles Lernen künstliche Intelligenz
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