AAAI 2025 | 基于自适应图结构和动态原型对比学习的空间多组学解析框架

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©PaperWeekly 原创 · 作者 |  黄新磊 单位 |  大湾区大学信息科学与技术学院 研究方向 |  空间多组学，图学习 本文提出了一个新的空间多组学解析框架，PRAGA，通过 构建动态图结构 和基于贝叶斯高斯混合模型的 动态原型对比学习 ，实现在无人工标注和测序点类型数量先验的场景下对空间多模态组学数据的综合编码解析，并在五个空间多组学数据集上展现出最优的定性和定量结果。 论文题目： PRAGA: Prototype-aware Graph Adaptive Aggregation for Spatial Multi-modal Omics Analysis 论文链接： https://arxiv.org/abs/2409.12728 代码链接： https://github.com/Xubin-s-Lab/PRAGA 论文录用： The 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2025) 引言 空间分辨转录组学被《Nature》杂志评为 “Method of the Year”。这一技术将单细胞基因表达水平与其空间位置相结合，从而揭示不同细胞类型在复杂 ………………………………