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Genome Biol丨开发基于深度学习模型的空间转录组精细分辨率细胞注释算法STASCAN

BioArtMED 2024-11-09 14:30
文章摘要
本文介绍了国家生物信息中心杨运桂团队和中国科学院数学与系统科学研究院张世华团队合作开发的基于深度学习模型的空间转录组精细分辨率细胞注释算法STASCAN。该算法整合了空间转录组基因表达数据和组织学图像，能够实现组织切片未测量区域细胞类型预测及测量区域捕获域内细胞细分注释。STASCAN不仅提高了细胞类型注释的精度，还解析了原始分辨率下无法识别的精细组织结构，并揭示了细胞类型小生境，有助于加速对发育和疾病的理解。此外，STASCAN通过仅基于相邻切片的组织学图像生成细胞分布图，能够构建更详细的3D细胞图谱，减少实验成本。该研究在多个数据集上进行了验证，展示了其在不同空间转录组技术中的广泛应用潜力。
Genome Biol丨开发基于深度学习模型的空间转录组精细分辨率细胞注释算法STASCAN
查看文献： STASCAN deciphers fine-resolution cell distribution maps in spatial transcriptomics by deep learning
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