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    Datenpaket: TwinNetworkDataset014

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    Alternativer Identifier:
    -
    Verwandter Identifier:
    (Is Part Of) 10.48606/50 - DOI
    Ersteller/in:
    Toulany, Nikan https://orcid.org/0000-0003-3505-7325 [University of Konstanz]
    Beitragende:
    (Other)
    Morales-Navarrete, Hernan https://orcid.org/0000-0002-9578-2556 [University of Konstanz]

    (Other)
    Ünalan, Murat https://orcid.org/0000-0001-5225-3390 [University of Konstanz]

    (Other)
    Müller, Patrick https://orcid.org/0000-0002-0702-6209 [University of Konstanz]
    Titel:
    TwinNetworkDataset014
    Weitere Titel:
    -
    Beschreibung:
    (Other) The data comprises bright-field time-lapse images of zebrafish embryos acquired in multiple batches within multi-well plates using an Acquifer Imaging Machine. Embryos from incrosses of Tg(sebox:EGFP) zebrafish strains were used for imaging. Imaging started with embryos between 1.5-2.5 hpf and ended... The data comprises bright-field time-lapse images of zebrafish embryos acquired in multiple batches within multi-well plates using an Acquifer Imaging Machine. Embryos from incrosses of Tg(sebox:EGFP) zebrafish strains were used for imaging. Imaging started with embryos between 1.5-2.5 hpf and ended with embryos between 26.5-27.5 hpf. Images of embryos were acquired at 600 acquisition time points with a time interval of 150 s between each acquisition time point. Individual embryo segments were identified and extracted using a trained neural network for object detection. Within this experiment folder, data are organized by microscope position and embryo number.

    The data comprises bright-field time-lapse images of zebrafish embryos acquired in multiple batches within multi-well plates using an Acquifer Imaging Machine. Embryos from incrosses of Tg(sebox:EGFP) zebrafish strains were used for imaging. Imaging started with embryos between 1.5-2.5 hpf and ended with embryos between 26.5-27.5 hpf. Images of embryos were acquired at 600 acquisition time points with a time interval of 150 s between each acquisition time point. Individual embryo segments were identified and extracted using a trained neural network for object detection. Within this experiment folder, data are organized by microscope position and embryo number.

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    Schlagworte:
    Twin Network
    TwinNet
    zebrafish
    embryogenesis
    deep learning
    developmental biology
    computational biology
    Zugehörige Informationen:
    -
    Sprache:
    -
    Herausgeber/in:
    University of Konstanz
    Erstellungsjahr:
    2020-2023
    Fachgebiet:
    Biology
    Objekttyp:
    (Dataset) Dataset for Twin Network; Brightfield microscopy data of zebrafish embryos 1.5-27.5hpf
    Datenquelle:
    -
    Verwendete Software:
    -
    Datenverarbeitung:
    -
    Erscheinungsjahr:
    2023
    Rechteinhaber/in:
    Müller, Patrick
    Förderung:
    -
    Zeige alles Zeige weniger
    Name Speichervolumen Metadaten Upload Aktion
    Status:
    Publiziert
    Eingestellt von:
    f123eab02974114d84271e59f5f5ae60
    Erstellt am:
    2023-03-28
    Archivierungsdatum:
    2023-04-14
    Archivgröße:
    74,6 GB
    Archiversteller:
    9db020d1f09ef008baffdbfbe06678ff
    Archiv-Prüfsumme:
    6c5c19787517926f21c23ee6bc36b66c (MD5)
    Embargo-Zeitraum:
    -
    DOI: 10.48606/72
    Publikationsdatum: 2023-04-14
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    Lizenz für das Datenpaket
    Dieses Werk ist lizenziert unter
    CC BY 4.0
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    Datenpaket zitieren
    Toulany, Nikan (2023): TwinNetworkDataset014. University of Konstanz. DOI: 10.48606/72
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    05.11.2021