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Accès ouvert déclaré 2026 dataset

Research data and code supporting "Label-free biochemical imaging and time point analysis of neural organoids via deep learning–enhanced Raman microspectroscopy"

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2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

This repository contains the datasets and source code associated with Georgiev et al., Science Advances (2026). https://doi.org/10.1126/sciadv.aec5080 To get started with the software, visit our GitHub repository. The software provides both a graphical user interface (GUI) and a command-line interface (CLI) for running the analysis pipeline.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

La source scientifique ouverte est momentanément indisponible.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.