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GATE-ST:空间转录组基因感知编码器
论文提出 GATE-ST,将文本输入引入基于图像的空间基因表达预测。方法用生成的基因文本描述经文本编码器生成嵌入,通过交叉注意力层与图像嵌入融合以对齐形态特征。基准测试显示其优于随机基因嵌入与多种图文融合架构,有望大幅降低空间转录组预测的时间与成本。
arXiv cs.AI32 天前
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论文提出 GATE-ST,将文本输入引入基于图像的空间基因表达预测。方法用生成的基因文本描述经文本编码器生成嵌入,通过交叉注意力层与图像嵌入融合以对齐形态特征。基准测试显示其优于随机基因嵌入与多种图文融合架构,有望大幅降低空间转录组预测的时间与成本。
研究提出 SpaFactor,一种轻量低秩形态-程序-基因分解框架,从常规 H&E 图像预测空间转录组表达。它融合中心点位与多尺度邻域上下文,通过残差 MLP 学习组织微环境到低维基因程序的映射。在五个公开队列上取得最佳综合表现,尤其改善空间可变基因预测。
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。
论文提出 TP-DATE 框架,以无模拟方式将 Gromov-Wasserstein 最优传输动态化,用于空间转录组的连续轨迹重建。作者通过路径作用量形式化静态与动态二次型最优传输并证明二者等价,还开发了 travelling-pair 流匹配。在合成与真实空间转录组数据上,该方法更好地保留空间结…