空间组学的人工智能算法
空间测序技术的发展快速推动了生物医学研究,但是对数据分析和建模仍然计算上的挑战。与单细胞组学数据不同,空间组学增加了空间位置信息。虽然相邻的细胞更可能有相似的状态,而生物组织中具有复杂、多样化的空间结构。因此对空间信息正确的解码和建模,对数据分析有重大影响。本研究提出一种新的依赖感知的深度学习模型,对复杂空间依赖关系进行建模,同时应用到空间多组学中的多样分析任务,取得了超过现有算法的分析效果。
武汉大学
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