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新的COAST框架增强了空间转录组学中的基因表达预测
研究人员开发了COAST，一种利用组织学图像预测空间转录组学中基因表达的新框架。这种上下文感知的差异学习方法利用局部和全局上下文特征，并结合Transformer编码器来捕捉复杂的模式。COAST使用目标点和上下文点之间的绝对表达回归以及有符号差异回归的组合目标进行训练，在多个数据集上表现出改进的性能。
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新的因果智能框架旨在优化系统状态转换
研究人员推出了COAST，一个新颖的因果智能框架，旨在识别用于在不同状态间转换系统的最佳干预措施。该方法从数据中学习特定于上下文的因果图和结构因果模型，将转变归因于潜在的因果驱动因素。COAST采用一种约束感知的优化方法来平衡转换的有效性、干预的复杂性以及目标状态的稳定性，为设计具有机制化原理的干预措施提供了一个领域无关且模块化的解决方案。