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

Informations projet

xenCAKUT

N° de convention de subvention: 891127

DOI

10.3030/891127

Projet clôturé

Date de signature de la CE 6 Mars 2020

Date de début 1 Octobre 2020

Date de fin 30 Septembre 2022

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total

€ 191 149,44

Contribution de l’UE

€ 191 149,44

Coordonné par

UNIVERSITAT ZURICH
Switzerland

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Peer reviewed articles (1)

Deep learning is widely applicable to phenotyping embryonic development and disease

Auteurs: 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
Publié dans: Development, Numéro 09501991, 2021, ISSN 0950-1991
Éditeur: The Company of Biologists Ltd.
DOI: 10.1242/dev.199664