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基于形态学度量大规模重建和独立，公正聚类分类神经元选择性人群
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Large-scale Reconstructions and Independent, Unbiased Clustering Based on Morphological Metrics to Classify Neurons in Selective Populations
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基于形态学度量大规模重建和独立，公正聚类分类神经元选择性人群

DOI:
10.3791/55133-v

•

12:27 min

•

February 15, 2017

•

,
1Physiology & Neurobiology,Geisel School of Medicine at Dartmouth

Chapters

  • 00:05Title
  • 01:15Neuronal Reconstruction: Cell Body
  • 04:25Neuronal Reconstruction: Dendritic Arbors
  • 08:29Independent Clustering
  • 09:24Results: Independent Clustering of 160 TRN Neurons
  • 11:35Conclusion

Summary

自动翻译

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这个协议描述以下具有修饰的狂犬病毒表达荧光标记物，以及独立的，公正的聚类分析，使不同的神经元亚类之间的形态度量的全面表征逆行感染选择性神经元群体的大规模重建，进行标记。

Tags

Neuron ReconstructionMorphological MetricsUnbiased ClusteringNeuroanatomical Data AnalysisEGFP-labeled NeuronsDendritic ArborizationNeuronal Subclasses

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