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High-throughput Prediction of Nephrotoxicity in Humans

Loo, Lit-Hsin ; Zink, Daniele
In: Alternatives to Laboratory Animals, Jg. 45 (2017-11-01), S. 241-252
Online unknown

Titel:
High-throughput Prediction of Nephrotoxicity in Humans
Autor/in / Beteiligte Person: Loo, Lit-Hsin ; Zink, Daniele
Link:
Zeitschrift: Alternatives to Laboratory Animals, Jg. 45 (2017-11-01), S. 241-252
Veröffentlichung: SAGE Publications, 2017
Medientyp: unknown
ISSN: 2632-3559 (print) ; 0261-1929 (print)
DOI: 10.1177/026119291704500506
Schlagwort:
  • 0301 basic medicine
  • Research groups
  • Loo
  • Computer science
  • In Vitro Techniques
  • Kidney
  • Toxicology
  • Machine learning
  • computer.software_genre
  • General Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
  • Nephrotoxicity
  • Kidney Tubules, Proximal
  • 03 medical and health sciences
  • Humans
  • Intersectoral Collaboration
  • Throughput (business)
  • High content imaging
  • Alternative methods
  • business.industry
  • General Medicine
  • High-Throughput Screening Assays
  • Medical Laboratory Technology
  • Phenotype
  • 030104 developmental biology
  • Artificial intelligence
  • business
  • computer
Sonstiges:
  • Nachgewiesen in: OpenAIRE
  • Rights: CLOSED

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