Genome Biol丨STHD：解析亚细胞精度高维空间转录组的机器学习算法
BioArtMED
2025-09-26 14:30
文章摘要
背景：近年来空间转录组技术快速发展，能够以亚细胞精度测量组织切片中基因的空间表达，但高稀疏性、高维度和高通量的数据特性给分析带来挑战。研究目的：杜克大学张翼实验室开发STHD算法，旨在直接在高分辨率原始数据上进行细胞类型概率预测，避免传统方法的分辨率损失。结论：STHD在模拟和真实数据中表现优异，能精准识别细胞类型边界和微环境结构，为肿瘤免疫研究提供新工具。
本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿，本站转载出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请作者速来电或来函联系。
推荐文献
Cell Decoder: decoding cell identity with multi-scale explainable deep learning.
DOI: 10.1186/s13059-025-03832-y
Pub Date : 2025-10-20
Development of a Chemoproteomic Platform to Identify Sites of (Homo)citrullination within Complex Proteomes.
DOI: 10.1021/acschembio.5c00694
Pub Date : 2025-10-23
The Translational Coupling of Daidzein Reductase and Dihydrodaidzein Racemase Genes Improves the Production of Equol and Its Analogous Derivatives in Engineered Lactic Acid Bacteria.
DOI: 10.1021/acssynbio.5c00532
Pub Date : 2025-10-24
BioArtMED
最新文章
京公网安备 11010802042870号
