EmbryoNet: using deep learning to link embryonic phenotypes to signaling pathways

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dc.contributor.author Morales-Navarrete, Hernan
dc.contributor.author Toulany, Nikan
dc.contributor.author Bihler, Johanna
dc.contributor.author Hagauer, Julia
dc.contributor.author Kick, Sebastian
dc.contributor.author Jones, Felicity
dc.contributor.author Čapek, Daniel
dc.contributor.author Müller, Patrick
dc.date.accessioned 2023-07-14T11:42:53Z
dc.date.available 2023-07-14T11:42:53Z
dc.date.issued 2023
dc.identifier.issn 1548-7091
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/143465
dc.language.iso en de_DE
dc.publisher Nature Portfolio de_DE
dc.relation.uri http://dx.doi.org/10.1038/s41592-023-01873-4 de_DE
dc.subject.ddc 570 de_DE
dc.title EmbryoNet: using deep learning to link embryonic phenotypes to signaling pathways de_DE
dc.type Article de_DE
utue.quellen.id 20230619000000_00182
utue.publikation.seiten 815 de_DE
utue.personen.roh Capek, Daniel
utue.personen.roh Safroshkin, Matvey
utue.personen.roh Morales-Navarrete, Hernan
utue.personen.roh Toulany, Nikan
utue.personen.roh Arutyunov, Grigory
utue.personen.roh Kurzbach, Anica
utue.personen.roh Bihler, Johanna
utue.personen.roh Hagauer, Julia
utue.personen.roh Kick, Sebastian
utue.personen.roh Jones, Felicity
utue.personen.roh Jordan, Ben
utue.personen.roh Mueller, Patrick
dcterms.isPartOf.ZSTitelID Nature Methods de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Issue 6 de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Volume 20 de_DE
utue.fakultaet 08 Zentrale, interfakultäre und fakultätsübergreifende Einrichtungen de_DE


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