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ENEnglish

Deep learning extracts MoA-specific signatures from high-throughput images of chemically and genetically perturbed Corynebacteria

Daniel Krentzel, Julienne Petit, Yves‐Marie Boudehen, Nassim Mahtal, Elodie Sadowski, Agnès Zettor, Alexandra Aubry, Jeanne Chiaravalli, Nathalie Aulner, S. Petrella, Pedro M. Alzari, Christophe Zimmer, Anne Marie Wehenkel

Revista con revisión por paresUso en el mundo real

En palabras de los autores

Esta revista no permite republicar el resumen completo. Estas son las dos oraciones que eligió Pipette, citadas textualmente. El resto está en el sitio de la editorial.

Resultado principal
Our model robustly classifies MoAs of established antibiotics and recognizes the MoA of previously unseen antibiotics.

Apareció: domingo, 27 de septiembre. Science Advances. Revista con revisión por pares.

DOI: 10.1126/sciadv.aeg6806