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Ergebnisse für “Spatial Transcriptomics”
Forschung

<p>Multimodales Modell verbindet räumliche Transkriptomik Histologie für Forschung</p> <p>Ein neues, hochleistungsfähiges Modell namens STORM (Spatial Transcriptomics and Histology Representation Model) hat die Art und Weise, wie Forscher und Kliniker räumliche Genexpressionsdaten interpretieren, revolutioniert. STORM wurde mit 1,2 Millionen räumlich aufgelösten Transkriptomprofilen trainiert, die mit entsprechenden Histologieaufnahmen aus 18 Organen gekoppelt waren. Durch eine hierarchische Architektur, di

arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Neues Diffusionsmodell steigert Genexpressionsvorhersage in räumlicher Transkriptomik</p> <p>Räumliche Transkriptomik (ST) liefert hochauflösende Genexpressionsprofile innerhalb des Gewebes, doch die hohen Kosten und die begrenzte Datenverfügbarkeit erschweren robuste Modellentwicklungen. Um diesem Problem zu begegnen, hat ein Forschungsteam ein neues Framework namens Central-to-Local Adaptive Generative Diffusion (C2L‑ST) vorgestellt.</p> <p>Das System nutzt zunächst ein globales, zentral trainiertes Mo

arXiv – cs.LG