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清华大学李梢团队最新Nature子刊

iNature 2025-03-30 00:00
文章摘要
背景：组织学图像在疾病诊断和治疗中具有重要作用，但传统方法在细胞空间图谱推断方面存在局限性。研究目的：清华大学李梢团队开发了一种名为HistoCell的弱监督深度学习方法，旨在从单核水平的组织学图像中推断超分辨率细胞空间图谱。结论：HistoCell在多个癌症组织中表现出色，能够提高空间转录组学数据的反卷积精度，并发现与临床相关的空间组织指标，为癌症研究提供了强大的工具。
清华大学李梢团队最新Nature子刊
查看文献： Systematic inference of super-resolution cell spatial profiles from histology images
查看期刊： Nature Communications
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