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新的AI方法从稀疏数据重建3D组织基因表达 · 跟踪2个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇研究论文提出了从稀疏样本重建3D空间转录组数据的新方法。第一种方法HIM-INR使用组织学信息隐式神经网络表示，联合重建基因表达和组织学图像，在缺失数据增加时提高准确性。第二种方法HoloTea采用3D引导流匹配框架，利用相邻组织切片的基因表达和组织学来推断缺失数据，能有效扩展到大型数据集并提高3D表达准确性。 AI

影响 这些方法通过从有限的实验数据中进行更全面的3D组织分析，可能加速生物学发现。

排序理由 两篇在arXiv上发表的学术论文，提出了新的生物数据分析计算方法。

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新的AI方法从稀疏数据重建3D组织基因表达 · 跟踪2个来源

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两篇在arXiv上发表的学术论文，提出了新的生物数据分析计算方法。
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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Kaito Shiku, Ryoma Bise, Ahtisham Fazeel Abbasi, Yuichiro Iwashita, Shumpei Takezaki, Andreas Dengel, Muhammad Nabeel Asim ·

    通过组织学信息引导的隐式神经表示进行连续三维空间转录组重建

    arXiv:2611.14129v1 Announce Type: cross Abstract: Three-dimensional spatial transcriptomics (3D ST) enables the analysis of gene-expression patterns across tissue depths. However, 3D ST measurements are acquired from discrete 2D tissue sections, which are often sparsely sampled d…

  2. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Mohammad Vali Sanian, Arshia Hemmat, Amirhossein Vahidi, Jonas Maaskola, Jimmy Tsz Hang Lee, Martin Prete, Stanislaw Makarchuk, Yeliz Demirci, Nana-Jane Chipampe, Muzlifah Haniffa, Omer Bayraktar, Lassi Paavolainen, Mohammad Lotfollahi ·

    用于从连续组织学生成体积组织空间转录组的 3D 引导可扩展流匹配

    arXiv:2511.14613v3 Announce Type: replace Abstract: A 3D transcriptomic profile of a tissue can give a holistic view of its organization in health and disease, but spatial transcriptomics (ST) is costly, so usually only some serial sections are profiled, while H&amp;E is availabl…

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