HiCAT自动注释空间组学区域
机器学习框架HiCAT可自动生成病理学家级别的组织区域注释,在七个数据集中表现优于现有方法。
空间组学数据分析通常依赖病理学家手动注释组织区域,这既耗时又易忽略分子定义区域。近日,研究者开发了HiCAT框架,通过融合无监督聚类和图集引导注释,自动生成与病理学家注释高度一致的区域划分。该框架在七个公开数据集上均优于现有方法,能有效揭示组织内异质性。研究结果发表于bioRxiv预印本,尚未经过同行评审。
机器学习框架HiCAT可自动生成病理学家级别的组织区域注释,在七个数据集中表现优于现有方法。
空间组学数据分析通常依赖病理学家手动注释组织区域,这既耗时又易忽略分子定义区域。近日,研究者开发了HiCAT框架,通过融合无监督聚类和图集引导注释,自动生成与病理学家注释高度一致的区域划分。该框架在七个公开数据集上均优于现有方法,能有效揭示组织内异质性。研究结果发表于bioRxiv预印本,尚未经过同行评审。