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형태 학적 지표를 바탕으로 대규모 재건과 독립, 편견 클러스터링은 선택적 인구에서 뉴런을 분류하기
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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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형태 학적 지표를 바탕으로 대규모 재건과 독립, 편견 클러스터링은 선택적 인구에서 뉴런을 분류하기

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

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이 프로토콜은 수정 된 광견병 바이러스가 형광 마커를 표현, 독립, 편견 클러스터가 서로 다른 신경 세포의 서브 클래스 간의 형태 학적 통계의 종합적인 특성을 사용하는 것이 분석과 역 행성 감염 다음 레이블이 선택적 신경 인구의 대규모 복원에 대해 설명합니다.

Tags

Neuron ReconstructionMorphological MetricsUnbiased ClusteringNeuroanatomical Data AnalysisEGFP-labeled NeuronsDendritic ArborizationNeuronal Subclasses

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