相关性引导流匹配生成空间转录组
原文标题：Correlation-Guided Flow Matching with Annealed Masking for Spatial Transcriptomics Generation
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研究提出 CorrFlow，一种相关性引导的流匹配框架，从组织学图像预测空间转录组。它通过退火掩码流匹配与基因图正则优化显式建模基因间依赖，在 12 个数据集上取得最佳平均 PCC 与 HPCC，生成更具生物学一致性的表达谱。
- 问题
- 从组织学图像预测空间转录组时，现有生成模型把基因当独立目标，忽略基因间相互作用。
- 方法
- 相关性引导流匹配，用退火掩码流匹配与基因图正则显式建模基因依赖。
- 结果
- 在12个数据集上取得最佳平均PCC与HPCC。
- 影响
- 显式建模基因共表达能生成更符合生物机制的表达谱，提升病理图像到转录组预测的可用性。
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