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,...
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通过对抗对比增强和多视图交互学习,突破了传统时空图模型对人工构建图的依赖。其核心创新在于: 将变分自编码器与对比学习结合,实现数据增强与结构修正的统一 通过对抗训练挖掘信息量最大的难样本,提升模型判别能力 设计跨视图对比机制,有效捕获区域关系的异质性 GraphST为智慧城市中的犯罪预警、交通调度等任务提供...
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...
空间转录组技术生成具有空间背景的基因表达谱,需要空间信息分析工具来完成三个关键任务:空间聚类、多样本整合和细胞类型去卷积。近日,《Nature Communications》发表了一种图自我监督的对比学习方法:GraphST,其充分利用空间转录组学数据,以优于现有方法。 GraphST是什么?
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" ...
图神经网络(GNN)作为一种强大的方法,正在用于建模和学习这类数据的空间和图结构。它已经被应用于蛋白质结构和其他分子应用,例如药物发现,以及模拟系统,如社交网络。标准的GNN可以结合来自其他机器学习模型的想法,比如将GNN与序列模型结合——时空图神经网络(Spatail-Temporal Graph),能够捕捉数据的时间和空间依赖性。