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celldeath: A tool for detection of cell death in transmitted light microscopy images by deep learning-based visual recognition

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dc.contributor.author La Greca, Alejandro
dc.contributor.author Pérez, Nelba
dc.contributor.author Castañeda, Sheila
dc.contributor.author Milone, Paula Melania
dc.contributor.author Scarafía, María Agustina
dc.contributor.author Möbbs, Alan Miqueas
dc.contributor.author Waisman, Ariel
dc.contributor.author Moro, Lucía Natalia
dc.contributor.author Sevlever, Gustavo Emilio
dc.contributor.author Luzzani, Carlos Daniel
dc.contributor.author Miriuka, Santiago Gabriel
dc.date.accessioned 2021-07-13T15:01:50Z
dc.date.available 2021-07-13T15:01:50Z
dc.date.issued 2021-06-24
dc.identifier.citation La Greca A, Pérez N, Castañeda S, Milone PM, Scarafía MA, Möbbs AM, Waisman A, Moro LN, Sevlever GE, Luzzani CD, Miriuka SG. celldeath: A tool for detection of cell death in transmitted light microscopy images by deep learning-based visual recognition. PLoS One. 2021 Jun 24;16(6):e0253666. doi: 10.1371/journal.pone.0253666 es_ES
dc.identifier.uri https://doi.org/10.1371/journal.pone.0253666
dc.identifier.uri https://repositorio.fleni.org.ar/xmlui/handle/123456789/509
dc.description.abstract Cell death experiments are routinely done in many labs around the world, these experiments are the backbone of many assays for drug development. Cell death detection is usually performed in many ways, and requires time and reagents. However, cell death is preceded by slight morphological changes in cell shape and texture. In this paper, we trained a neural network to classify cells undergoing cell death. We found that the network was able to highly predict cell death after one hour of exposure to camptothecin. Moreover, this prediction largely outperforms human ability. Finally, we provide a simple python tool that can broadly be used to detect cell death. es_ES
dc.language.iso eng es_ES
dc.publisher Public Library of Science es_ES
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
dc.subject Cell Death es_ES
dc.subject Muerte Celular es_ES
dc.subject Microscopy es_ES
dc.subject Microscopía es_ES
dc.title celldeath: A tool for detection of cell death in transmitted light microscopy images by deep learning-based visual recognition es_ES
dc.type info:eu-repo/semantics/article es_ES
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.description.fil Fil: La Greca, Alejandro. Fleni. Laboratorio de Investigación Aplicada a Neurociencias; Argentina.
dc.description.fil Fil: Pérez, Nelba. Fleni. Laboratorio de Investigación Aplicada a Neurociencias; Argentina.
dc.description.fil Fil: Castañeda, Sheila. Fleni. Laboratorio de Investigación Aplicada a Neurociencias; Argentina.
dc.description.fil Fil: Milone, Paula Melania. Fleni. Laboratorio de Investigación Aplicada a Neurociencias; Argentina.
dc.description.fil Fil: Scarafía, María Agustina. Fleni. Laboratorio de Investigación Aplicada a Neurociencias; Argentina.
dc.description.fil Fil: Möbbs, Alan Miqueas. Fleni. Laboratorio de Investigación Aplicada a Neurociencias; Argentina.
dc.description.fil Fil: Waisman, Ariel. Fleni. Laboratorio de Investigación Aplicada a Neurociencias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
dc.description.fil Fil: Moro, Lucía Natalia. Fleni. Laboratorio de Investigación Aplicada a Neurociencias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
dc.description.fil Fil: Sevlever, Gustavo Emilio. Fleni. Laboratorio de Investigación Aplicada a Neurociencias; Argentina.
dc.description.fil Fil: Luzzani, Carlos Daniel. Fleni. Laboratorio de Investigación Aplicada a Neurociencias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
dc.description.fil Fil: Miriuka, Santiago Gabriel. Fleni. Laboratorio de Investigación Aplicada a Neurociencias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
dc.relation.ispartofVOLUME 16
dc.relation.ispartofNUMBER 6
dc.relation.ispartofPAGINATION e0253666
dc.relation.ispartofCOUNTRY Estados Unidos
dc.relation.ispartofCITY San Francisco
dc.relation.ispartofTITLE PloS one
dc.relation.ispartofISSN 1932-6203
dc.type.snrd info:ar-repo/semantics/artículo es_ES


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