单细胞论文记录(part14)--CoSTA: unsupervised convolutional neural network learning for ST analysis

最新推荐文章于 2025-07-23 15:29:37 发布
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分类专栏： 单细胞 生物信息 文章标签： 机器学习 生物信息
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37422217/article/details/125280983
CoSTA是一种无监督的卷积神经网络方法，用于空间转录组学分析，它通过学习基因表达矩阵之间的空间相似性，提供定量的模式比较，而不仅仅是分类。与依赖像素重叠的传统方法不同，CoSTA关注表达模式的形状，保留了空间信息。在模拟和实际数据上的测试表明，CoSTA具有高特异性，能够识别出生物学上有意义的基因关系。

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学习笔记，仅供参考，有错必纠
Authors：Yang Xu, Rachel Patton McCord
Journal：BMC Bioinformatics
Year：2021
Keywords: Spatial transcriptomics, Gene clustering, Convolutional neural network

文章目录

CoSTA: unsupervised convolutional neural network learning for spatial transcriptomics analysis

Abstract

Background: 空间转录组学技术的兴起，使人们对基因调控(gene regulation)如何在空间背景下发生有了新的认识. 确定哪些基因以类似的空间模式表达，可以揭示一个组织中不同类型细胞的基因调控关系. 然而，目前许多分析方法没有充分利用数据的空间组织，而是将pixels作为独立的特征. 在此，我们提出了CoSTA：一种通过卷积神经网络（ConvNet）聚类学习基因表达矩阵之间空间相似性的新方法.

Results: 通过分析模拟的和以前发表的空间转录组学数据，我们证明CoSTA以强调更广泛的空间模式而不是pixel-level相关的方式学习基因之间的空间关系

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