CRISPR/Cas9 based kidney disease modeling to elucidate novel genetic drivers and therapeutic targets in X. tropicalis

Información del proyecto

xenCAKUT

Identificador del acuerdo de subvención: 891127

DOI

10.3030/891127

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 6 Marzo 2020

Fecha de inicio 1 Octubre 2020

Fecha de finalización 30 Septiembre 2022

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coste total

€ 191 149,44

Aportación de la UE

€ 191 149,44

Coordinado por

UNIVERSITAT ZURICH
Switzerland

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Publicaciones

Peer reviewed articles (1)

Deep learning is widely applicable to phenotyping embryonic development and disease

Autores: Thomas Naert; Özgün Çiçek; Paulina Ogar; Max Bürgi; Nikko-Ideen Shaidani; Michael M. Kaminski; ; Yuxiao Xu; Kelli Grand; Marko Vujanovic; Daniel Prata; Friedhelm Hildebrandt; Thomas Brox; Olaf Ronneberger; Fabian F. Voigt; Fritjof Helmchen; Johannes Loffing; Marko E. Horb; Helen Rankin Willsey; Soeren S. Lienkamp
Publicado en: Development, Edición 09501991, 2021, ISSN 0950-1991
Editor: The Company of Biologists Ltd.
DOI: 10.1242/dev.199664