广州健康院合作开发面向大规模异质性空间转录组学切片的表征与空间特征解析方法PASSAGE
2025年2月5日,中国科学院广州生物医药与健康研究院与北京大学生物医学前沿创新中心(BIOPIC)/昌平实验室合作在Small Methods期刊上发表题为Learning Phenotype Associated Signature in Spatial Transcriptomics with PASSAGE的研究论文。该研究创新性地将整张切片作为计算建模的对象,提出了切片级别嵌入(slice-levelembedding)的深度学习算法,有效地增强了算法的计算效率和可扩展性,可应用到大规模异质性空间转录组学数据的表型关联空间特征识别。生命是细胞有序排列构成的整体。单个细胞在脱离生物体后难以独立发挥功能。因此...
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