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MaskGraphene: an advanced framework for interpretable joint representation for multi-slice, multi-condition spatial transcriptomics
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AI
DOI：10.1186/s13059-025-03850-w.png)
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摘要
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近年来空间转录组学（ST）的进展凸显了整合多个切片进行联合分析的必要性。一项关键挑战是生成可解释的嵌入，在保持空间几何的同时校正批次效应。我们提出MaskGraphene，一种通过掩码自监督学习、三元组损失和聚类内局部对齐来整合ST数据的图神经网络。通过在切片间建立间接的“软链接”和直接的“硬链接”，MaskGraphene生成具有高几何保真度的联合嵌入。与八种方法的基准测试表明其具有更优的对齐和可解释性。MaskGraphene增强了下游应用，包括领域识别、轨迹重建、生物标志物发现和脑层映射，实现了稳健的ST整合和生物学洞见。
AI总结
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期刊
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9.4
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7.3W
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