Deciphering cell–cell communication in spatial transcriptomics through single-cell-informed graph convolutional networks

2026-10-05

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AI

DOI：10.1016/j.patcog.2026.115096

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摘要

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• 我们提出SMGN，一种用于空间细胞-细胞通讯推断的统一图卷积网络框架。 • 我们引入了一种伪点策略，以解决空间转录组学中的点内异质性。 • 我们设计了一种高斯空间张量，用于建模配体扩散和通讯范围。 • 我们开发了一种具有通讯感知的基因表达预测模块用于验证。

Keyword:

Cell-cell communication

Cell-type deconvolution

Graph neural network

Spatial transcriptomics

Single-cell RNA sequencing