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GatorST: A Versatile Contrastive Meta-Learning Framework for Spatial Transcriptomic Data Analysis
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AI
DOI：10.1002/smtd.202600006.png)
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摘要
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近期空间转录组学（ST）的进展通过提供具有丰富空间背景的基因表达谱，彻底改变了人们对细胞功能的理解。有效学习空间表示对于下游分析至关重要，并需要稳健整合空间和转录组信息。尽管现有方法显示出潜力，但它们往往无法捕捉局部（邻域级）和全局（组织级）背景，而基于对比学习的方法通常依赖引入噪声和不稳定性的增强策略。GatorST是一种新颖且通用的框架，显式地整合图模型与先进的元学习策略，以生成ST数据的空间感知表示。在局部层面，点-点图将每个节点与其最近邻连接，而两跳子图捕获精细的空间背景。在全局层面，基因表达谱被聚类以生成伪标签，为表示学习提供弱监督。受元学习启发的周期训练策略进一步增强了GatorST适应新空间背景的能力，确保稳健整合局部和全局空间信息。与十五种最先进方法的全面比较表明，GatorST在识别空间域、基因表达插补、批次效应去除和空间轨迹推断方面始终优于现有方法。通过整合局部空间拓扑与全局基因表达模式，GatorST提供了具有生物学意义的表示，推动了关键下游分析的发展。
Keyword:
contrastive learning
graph neural networks
meta learning
spatial domain identification
spatial transcriptomics
AI总结
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