Ugrás a tartalomhoz

A deep learning-based approach for high-throughput hypocotyl phenotyping

  • Metaadatok
Tartalom: http://real.mtak.hu/103504/
Archívum: REAL
Gyűjtemény: Status = Published
Subject = Q Science / természettudomány: QH Natural history / természetrajz: QH301 Biology / biológia: QH3011 Biochemistry / biokémia
Subject = Q Science / természettudomány: QK Botany / növénytan
Subject = Q Science / természettudomány: QH Natural history / természetrajz: QH301 Biology / biológia: QH3015 Molecular biology / molekuláris biológia
Type = Article
Cím:
A deep learning-based approach for high-throughput hypocotyl phenotyping
Létrehozó:
Dobos, Orsolya
Horváth, Péter
Nagy, Ferenc István
Danka, Tivadar
Viczián, András
Kiadó:
American Society of Plant Biologists
Dátum:
2019
Téma:
QH3011 Biochemistry / biokémia
QH3015 Molecular biology / molekuláris biológia
QK Botany / növénytan
Tartalmi leírás:
Nyelv:
angol
Típus:
Article
PeerReviewed
info:eu-repo/semantics/article
Formátum:
text
Azonosító:
Dobos, Orsolya and Horváth, Péter and Nagy, Ferenc István and Danka, Tivadar and Viczián, András (2019) A deep learning-based approach for high-throughput hypocotyl phenotyping. PLANT PHYSIOLOGY, AiP. ISSN 0032-0889
Kapcsolat:
https://doi.org/10.1104/pp.19.00728
MTMT:30866336 10.1104/pp.19.00728