这篇文章介绍了 OmiCLIP 模型的开发,这是一个视觉-组学基础模型,旨在通过对比学习连接组织病理学图像(如苏木精和伊红染色图像)与空间转录组学数据。作者利用一个包含来自32个器官的220万对配对组织图像和转录组数据的 ST-bank数据集 对OmiCLIP进行了训练。基于OmiCLIP,他们构建了 Loki平台,该平台提供五项核心功能:组织对齐、基于批量RNA测序或标记基因的组织注释、细胞类型分解、图像-转录组检索以及从苏木精和伊红染色图像预测空间转录组基因表达。基准测试结果表明,Loki平台在各种模拟和实验数据集上表现出 一致的准确性和鲁棒性,超越了现有的先进模型。
References:
* Chen W, Zhang P, Tran T N, et al. A visual–omics foundation model to bridge histopathology with ...去小宇宙查看完整单集简介
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