研究团队提出跨平台癌细胞识别工具SPATNIC
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研究团队提出跨平台癌细胞识别工具SPATNIC
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AI 综述
Sakai SA等研究团队在预印本中提出癌细胞识别工具SPATNIC，称其在结直肠癌原发肿瘤及肝、肺转移灶中的识别表现达到或超过现有工具。 SPATNIC采用变分自编码器，利用病理医师依据配对H&E图像标注的Xenium细胞训练，区分癌细胞与正常细胞。团队称，该工具无需针对目标平台重新训练，即可用于Visium、Visium HD、CosMx、Xenium、MERSCOPE及单细胞RNA测序数据。
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最新进展10月22日 08:00
SPATNIC 基于 H&E 病理标注实现结直肠癌跨空间与单细胞转录组平台的癌细胞识别报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- 预印本 · 单细胞与空间组学SPATNIC 基于 H&E 病理标注实现结直肠癌跨空间与单细胞转录组平台的癌细胞识别
SPATNIC 是一种变分自编码器，利用配对 H&E 图像经病理医师标注的 Xenium 细胞训练，在结直肠癌中区分癌细胞与正常细胞。其在原发肿瘤及肝、肺转移灶中的表现达到或超过现有工具，并可零样本泛化至 Visium、Visium HD、CosMx、Xenium、MERSCOPE 和单细胞 RNA 测序。
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