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English(EN) Preserving DEG Rankings for Gene Discovery in Histology-Based Spatial Gene Expression Prediction

新的IDER方法改进了来自组织学图像的基因发现

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为图像驱动的差异表达排名（IDER）的新方法，以改进从组织学图像中发现差异表达基因（DEGs）。该方法侧重于根据生物学组之间的表达差异来保留基因排名，而不是仅仅重建原始表达量。IDER利用了一个可微分的目标函数，该函数可以对齐不同对比度下的基因统计数据，即使没有预定义的生物学标签，也可以使用形态学衍生的代理对比度进行训练。实验表明，与传统的重建目标函数相比，IDER提高了DEG排名的准确性和通路富集重叠度。 AI

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新的IDER方法改进了来自组织学图像的基因发现

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Kaito Shiku, Kazuya Nishimura, Yasuhiro Kojima, Ryoma Bise ·

    保留DEG排名用于组织学空间基因表达预测中的基因发现

    arXiv:2609.33928v2 Announce Type: replace Abstract: Predicting spatial gene expression from histology images could scale spatial transcriptomics (ST) to image-only cohorts, but conventional histology-based ST prediction is trained and evaluated mainly by per-gene spatial-profile …

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