GraphST能够准确识别Stereo-seq小鼠胚胎中的不同器官。 对小鼠乳腺癌和小鼠脑数据集的联合分析表明:GraphST能够从多个组织切片中准确识别空间域,同时有效地消除批量效应,而无需明确检测批量因素。 GraphST 能够分别对小鼠乳腺癌的 ST 数据和小鼠大脑前部和后部数据进行准确的垂直和水平整合。 开发团队还测试了 GraphST...
GraphST能够准确识别Stereo-seq小鼠胚胎中的不同器官。 对小鼠乳腺癌和小鼠脑数据集的联合分析表明:GraphST能够从多个组织切片中准确识别空间域,同时有效地消除批量效应,而无需明确检测批量因素。 GraphST 能够分别对小鼠乳腺癌的 ST 数据和小鼠大脑前部和后部数据进行准确的垂直和水平整合。 开发团队还测试了 GraphST...
聚类测试表明GraphST在识别空间域方面优于七种现有方法。 GraphST聚类改善了人类背外侧前额叶皮层(DLPFC)、小鼠嗅球和小鼠海马组织中组织结构的识别。 GraphST能够准确识别Stereo-seq小鼠胚胎中的不同器官。 对小鼠乳腺癌和小鼠脑数据集的联合分析表明:GraphST能够从多个组织切片中准确识别空间域,同时有效地消除批量效应,...
对小鼠乳腺癌和小鼠脑数据集的联合分析表明:GraphST能够从多个组织切片中准确识别空间域,同时有效地消除批量效应,而无需明确检测批量因素。 GraphST 能够分别对小鼠乳腺癌的 ST 数据和小鼠大脑前部和后部数据进行准确的垂直和水平整合。 开发团队还测试了 GraphST 将 scRNA-seq 数据投影到 ST 上以预测空间点中的细...
针对这两项不足,本文提出了一个新的时空图建模的方式Graph WaveNet,该模型在空间依赖的获取方面采用了图卷积的方式,同时增加了一个网络不全的方式,即根据数据自适应的学习出一个新的邻接矩阵;在时间依赖的获取方面,采用了扩张卷积的方式,不需要RNNs的循环、递归,用一种简单的卷积神经网络实现,在效果和运行时间上都...
Heterogeneous ST Graph Convolution Network for Traffic Forecasting with Missing Values (ICDCS2021) Thinker 知识图谱 | 图神经网络 | 时空数据挖掘 | 大语言模型2 人赞同了该文章 0. Abstract 往往传感器数据由于数据的获取以及发射是不完整的!!传感器数据的完整性在时空数据挖掘领域是极其重要的,因为像GCN这样的...
GraphST集成了三个定制模块，分别针对空间信息聚类、多个组织切片整合和细胞类型去卷积。每个模块利用图自我监督对比学习，构建邻域图和图卷积网络，将基因表达谱与空间相似性嵌入潜在表示空间。在人类和小鼠不同组织的数据集上，GraphST广泛测试了其性能。在聚类测试中，GraphST识别空间域性能优于七种现有方法...
GraphST是什么? GraphST是一种图自我监督对比学习方法,它充分利用空间信息和基因表达谱进行空间信息聚类、整合和细胞类型去卷积。通过在GraphST中使用自我监督对比学习,发现它提高了学习下游分析的相关潜在特征的性能。 GraphST概述 GraphST包括三个模块,每个模块都具有分别针对三个任务定制的图形自我监督对比学习架构:空间...
bars begin in GRAPH_01, using the "graph twoway bar, horizontal" command? 2) How to make the labels 3, 6, & 9 on the y axis (the categories intended to be invisible for an aesthetic reason) disappear, using the "graph hbar" ...
此外此文还将一天分为多个时段对每个时段分别进行预测,可以看到ST-GRAT在每个时段都取得了sota的效果,而Graph WaveNet明显在高峰时刻的效果更好。此外此文选择了速度变化较快的区间称为Impeded Interval进行预测,ST-GRAT与其他模型相比取得了大幅上升。 Ablation Study: ...