Cell Systems offers Primary Human Cells, Cell Culture Media and Reagents to optimize research. Ideal for 2D and 3D culture, organ-on-a-chips, and microfluidic devices. Gain consistency and improve reproducibility with Cell Systems primary endothelial cel
具体数值:Cell Systems的影响因子为9.0002,这是一个相对较高的数值,表明该期刊在学术界具有较高的影响力和认可度。 稳定性分析:根据相关数据,Cell Systems的预测IF值在2024年没有出现下跌,与去年保持不变。这显示了该期刊在科学界的稳定地位和持续的影响力。 与其他期刊对比:在Ce...
The starch could be a safer way of storing energy than using methanol, a current leading option for such small fuel-cell systems. 通过淀粉来储存能量要比甲醇安全,因此目前它是小型燃料电池系统的不二选择。 blog.sina.com.cn 2. Force measurement - Strain gauge load cell systems - Calibration method...
【Cell Systems封面研究:细胞“导航仪”】#CP封面#研究开发了SpaTrack工具,通过结合基因表达和空间位置信息,重建细胞分化的时空轨迹。这一工具成功解析了蝾螈大脑再生和小鼠中脑发育的动态过程,并揭示了肿瘤中恶性细胞扩散的路径。SpaTrack为研究细胞分化提供了新视角,助力科学家更好地理解再生与疾病发展机制。网页链接...
《细胞系统》(Cell Systems)是一本以Medicine-Pathology and Forensic Medicine综合研究为特色的国际期刊。该刊由Cell Press出版商创刊于2015年,刊期12 issues/year。该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦Medicine-Pathology and Forensic Medicine领域的重点研究和前沿进展,及时刊载和报道该领域的研究成果,致力于...
现在,哈佛大学和麻省理工学院Wyss生物启发工程研究所的一组科学家,为几乎没有ML经验的生物学家构建了一个新的AutoML平台。BioAutoMATED平台可以使用核酸、肽或聚糖序列作为输入数据,其性能与其他AutoML平台相当,同时需要的用户输入也最少。 该平台在《Cell Systems》上的一篇题为“BioAutoMATED: An end-to-end automate...
Cell Systems国际标准简称:CELL SYST 人气649 《Cell Systems》是一本专注于BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY领域的English学术期刊,创刊于2015年,由Cell Press出版商出版,出版周期12 issues/year。该刊发文范围涵盖BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY等领域,旨在及时、准确、全面地报道国内外BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY...
Order journal About the journal For more information go tohttp://www.cell.com/cell-systemsCell Systemswas established in 2015 to provide a home at Cell Press for elegant work that addresses fundamental questions in systems biology. "Systems biology," as we broadly define it, is work that deve...
《Cell Systems》(《细胞系统》)是一本由Cell Press出版的Medicine-Pathology and Forensic Medicine学术刊物,该刊是国际一流期刊,主要刊载Medicine-Pathology and Forensic Medicine相关领域研究成果与实践,旨在打造一种学术水平高、可读性强、具有全球影响力的学术期刊。本刊已入选SCIE来源期刊。该刊创刊于2015年,出版周...
Cell Systems | 深度学习开启蛋白质设计新时代 今天为大家介绍的是来自Bruno Correia团队的一篇综述。深度学习领域的迅速进步对蛋白质设计产生了显著影响。最近,深度学习方法在蛋白质结构预测方面取得了重大突破,使我们能够得到数百万种蛋白质的高质量模型。结合用于生成建模和序列分析的新型架构,这些方法在过去几年里显著...