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Poseidon
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新方法可从 H&E 切片预测分子数据，绕过 RNA 测序
研究人员开发了一种新颖的方法，无需昂贵的 RNA 测序即可从组织病理学图像（特别是 H&E 染色切片）中预测分子信息。通过在组织病理学和 RNA-Seq 的冻结基础模型上训练一个轻量级对齐模块，该系统可以执行开放词汇分子提示。该方法在多癌队列中实现了 25 倍的检索准确率提升，并通过准确预测鳞状细胞癌评分和反映非小细胞肺癌的 PD-L1 表达水平，展示了临床效用。
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ARC-STAR 框架无需重新训练即可优化 PDE 基础模型
研究人员开发了 ARC-STAR，一个旨在提高偏微分方程 (PDE) 基础模型准确性的新框架。该方法采用三阶段事后校正过程，可在不重新训练原始模型的情况下优化预测。ARC-STAR 有效地减少了广泛的求解器偏差，并针对高风险区域进行优化，在各种流动基准测试中显著降低了误差。