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  2. Steinbeis, Fridolin [VerfasserIn]; Thibeault, Charlotte [VerfasserIn]; Steinbrecher, Sarah [VerfasserIn]; Ahlgrimm, Yvonne [VerfasserIn]; Haack, Ira an [VerfasserIn]; August, Dietrich [VerfasserIn]; Balzuweit, Beate [VerfasserIn]; Bellinghausen, Carla [VerfasserIn]; Berger, Sarah [VerfasserIn]; Chaplinskaya-Sobol, Irina [VerfasserIn]; Cornely, Oliver [VerfasserIn]; Doeblin, Patrick [VerfasserIn]; Endres, Matthias [VerfasserIn]; Fink, Claudia [VerfasserIn]; Finke, Carsten [VerfasserIn]; Frank, Sandra [VerfasserIn]; Hanß, Sabine [VerfasserIn]; Hartung, Tim [VerfasserIn]; Hellmuth, Johannes C. [VerfasserIn]; Herold, Susanne [VerfasserIn]; Heuschmann, Peter [VerfasserIn]; Heyckendorf, Jan [VerfasserIn]; Heyder, Ralf [VerfasserIn]; Hippenstiel, Stefan [VerfasserIn]; [...]

    Analysis of acute COVID-19 including chronic morbidity : protocol for the deep phenotyping National Pandemic Cohort Network in Germany (NAPKON-HAP)

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    February 2024

    Erschienen in: Infection ; 52(2024), 1 vom: Feb., Seite 93-104

  3. Younis, Sohaib [VerfasserIn]; Schmidt, Marco [VerfasserIn]; Weiland, Claus [VerfasserIn]; Dressler, Stefan [VerfasserIn]; Tautenhahn, Susanne [VerfasserIn]; Kattge, Jens [VerfasserIn]; Seeger, Bernhard [VerfasserIn]; Hickler, Thomas [VerfasserIn]; Hoehndorf, Robert [VerfasserIn] ; 10th International Conference on Ecological Informatics- Translating Ecological Data into Knowledge and Decisions in a Rapidly Changing World. 24-28 September, 2018. Jena, Germany. [MitwirkendeR]

    Extracting Trait Data from Digitized Herbarium Specimens Using Deep Convolutional Networks

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    Digital Library Thüringen, 2018

  4. Brugger, Anna [VerfasserIn] ; Mahlein, Anne-Katrin [AkademischeR BetreuerIn]; Schreiber, Lukas [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

    Deep Phenotyping of disease resistance based on hyperspectral imaging and data mining methods in high throughput

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    Bonn: Universitäts- und Landesbibliothek Bonn, 2022

  6. Klotz, Laura Valentina [VerfasserIn] ; Hatz, Rudolf [AkademischeR BetreuerIn]

    Deep phenotyping of patient cohorts with thoracic malignancies

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    München: Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität, 2021

  7. Bordes, Joeri [VerfasserIn] ; Schmidt, Mathias [AkademischeR BetreuerIn]

    Combination of deep behavioral phenotyping with brain region and cell type specific manipulations of FKBP51

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    München: Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität, 2023

  8. Bordes, Joeri [VerfasserIn] ; Schmidt, Mathias [AkademischeR BetreuerIn]

    Combination of deep behavioral phenotyping with brain region and cell type specific manipulations of FKBP51

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    München: Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität, 2023

  9. Caspani, Giorgia [VerfasserIn]

    A deep phenotyping approach to understand major depressive disorder and responses to antidepressant pharmacotherapy

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    [Erscheinungsort nicht ermittelbar]: Department of Metabolism, Digestion and Reproduction, Imperial College London, 2022

  10. Brugger, Anna [VerfasserIn] ; Mahlein, Anne-Katrin [AkademischeR BetreuerIn]; Schreiber, Lukas [Sonstige Person, Familie und Körperschaft]

    Deep Phenotyping of disease resistance based on hyperspectral imaging and data mining methods in high throughput

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    Bonn: Universitäts- und Landesbibliothek Bonn, 2022

  11. Rincon-Arevalo, Hector [VerfasserIn]; Glenzer, Annika [VerfasserIn]; Stefanski, Ana-Luisa [VerfasserIn]; Lettau, Marie [VerfasserIn]; Szelinski, Franziska [VerfasserIn]; Fuchs, Sebastian [VerfasserIn]; Frei, Andreas P. [VerfasserIn]; Steinberg, Malte [VerfasserIn]; Kam-Thong, Tony [VerfasserIn]; Hatje, Klas [VerfasserIn]; Keller, Bärbel [VerfasserIn]; Warnatz, Klaus [VerfasserIn]; Radbruch, Andreas [VerfasserIn]; Lino, Andreia C. [VerfasserIn]; Schrezenmeier, Eva [VerfasserIn]; Dörner, Thomas [VerfasserIn]

    Deep phenotyping of CD11c+ B cells in systemic autoimmunity and controls

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    Lausanne: Frontiers, 2021

    Erschienen in: Frontiers in immunology ; 12 (2021), 635615

  12. McNeill, Alisdair [VerfasserIn]

    Diagnosis of Neurogenetic Disorders: Contribution of Next Generation Sequencing and Deep Phenotyping

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    [Erscheinungsort nicht ermittelbar]: MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2019

  13. Postma, Johannes Auke [VerfasserIn]; Nagel, Kerstin [VerfasserIn]; Kuppe, Christian [VerfasserIn]; van Dusschoten, Dagmar [VerfasserIn]; Wojciechowski, Tobias [VerfasserIn]

    Phenotyping wheat root system architecture for deep rooting traits and greater deep water acquisition as a strategy to escape drought

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    Forschungszentrum Jülich: JuSER (Juelich Shared Electronic Resources), 2014

    Erschienen in: Heat and Drought Wheat Improvement Consortium, HEDWIC, Frankfurt, Germany, 2014-12-02 - 2014-12-04

  14. Krčmář, Lenka [VerfasserIn]; Jäger, Iris [VerfasserIn]; Boudriot, Emanuel [VerfasserIn]; Hanken, Katharina [VerfasserIn]; Gabriel, Vanessa [VerfasserIn]; Melcher, Julian [VerfasserIn]; Klimas, Nicole [VerfasserIn]; Dengl, Fanny [VerfasserIn]; Schmoelz, Susanne [VerfasserIn]; Pingen, Pauline [VerfasserIn]; Campana, Mattia [VerfasserIn]; Moussiopoulou, Joanna [VerfasserIn]; Yakimov, Vladislav [VerfasserIn]; Ioannou, Georgios [VerfasserIn]; Wichert, Sven [VerfasserIn]; DeJonge, Silvia [VerfasserIn]; Zill, Peter [VerfasserIn]; Papazov, Boris [VerfasserIn]; Almeida, Valéria de [VerfasserIn]; Galinski, Sabrina [VerfasserIn]; Gabellini, Nadja [VerfasserIn]; Hasanaj, Genc [VerfasserIn]; Mortazavi, Matin [VerfasserIn]; Karali, Temmuz [VerfasserIn]; [...]

    The multimodal Munich Clinical Deep Phenotyping study to bridge the translational gap in severe mental illness treatment research

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    2023

    Erschienen in: Frontiers in psychiatry ; 14(2023), Artikel-ID 1179811

  15. Bayat, Allan [VerfasserIn]; Pendziwiat, Manuela [VerfasserIn]; Obersztyn, Ewa [VerfasserIn]; Goldenberg, Paula [VerfasserIn]; Zacher, Pia [VerfasserIn]; Driedger, Jan Henje [VerfasserIn]; Syrbe, Steffen [VerfasserIn]; Begtrup, Amber [VerfasserIn]; Borovikov, Artem [VerfasserIn]; Sharkov, Artem [VerfasserIn]; Karasińska, Aneta [VerfasserIn]; Giżewska, Maria [VerfasserIn]; Mitchell, Wendy [VerfasserIn]; Morava-Kozicz, Eva [VerfasserIn]; Møller, Rikke S. [VerfasserIn]; Rubboli, Guido [VerfasserIn]

    Deep-Phenotyping the Less Severe Spectrum of PIGT Deficiency and Linking the Gene to Myoclonic Atonic Seizures

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    Lausanne: Frontiers Media, 11 May 2021

    Erschienen in: Frontiers in Genetics ; 12 (2021), 663643

  16. Boyd, Joseph [VerfasserIn]

    Deep learning for computational phenotyping in cell-based assays ; Apprentissage profond pour le phénotypage computationnel dans les essais cellulaires

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    [Erscheinungsort nicht ermittelbar]: HAL CCSD, 2020

  17. Hemmerich, Johannes [VerfasserIn]; Tenhaef, Niklas [VerfasserIn]; Steffens, Carmen [VerfasserIn]; Kappelmann, Jannick [VerfasserIn]; Weiske, Marc [VerfasserIn]; Reich, Sebastian J. [VerfasserIn]; Wiechert, Wolfgang [VerfasserIn]; Oldiges, Marco [VerfasserIn]; Noack, Stephan [VerfasserIn]

    Less Sacrifice, More Insight: Repeated Low-Volume Sampling of Microbioreactor Cultivations Enables Accelerated Deep Phenotyping of Microbial Strain Libraries

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    Wiley-VCH, 2018

    Erschienen in: Biotechnology journal 14(9), 1800428 (2018). doi:10.1002/biot.201800428

  18. Stephan, Marius [VerfasserIn] ; Rossner, Moritz [AkademischeR BetreuerIn]

    PsyCoP – a novel platform for deep behavioral phenotyping and its use for the characterization of high validity psychiatric mouse models

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    München: Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität, 2023

  19. Christopoulos, Petros [VerfasserIn]; Bozorgmehr, Farastuk [VerfasserIn]; Brückner, Lena Marie [VerfasserIn]; Chung, Inn [VerfasserIn]; Krisam, Johannes [VerfasserIn]; Schneider, Marc [VerfasserIn]; Stenzinger, Albrecht [VerfasserIn]; Eickhoff, Regina [VerfasserIn]; Mueller, Daniel W. [VerfasserIn]; Thomas, Michael [VerfasserIn]

    Brigatinib versus other second-generation ALK inhibitors as initial treatment of anaplastic lymphoma kinase positive non-small cell lung cancer with deep phenotyping : study protocol of the ABP trial

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    28 June 2021

    Erschienen in: BMC cancer ; 21(2021), Artikel-ID 743, Seite 1-10

  20. Technische Universität Darmstadt Fachbereich Informatik

    Vorhabenbezeichnung: "Deep Phenotyping" von Krankheitsresistenz im Hochdurchsatz anhand von hyperspektralen Sensoren und Data Mining Methoden (DePhenSe) Teilprojekt 2 : Abschlussbericht DePhenSe : Laufzeit des Vorhabens: 14.07.2017-30.09.2020

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    [Darmstadt]: [Technische Universität Darmstadt], [2020?]