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stHGNN: Deciphering spatial transcriptomics data via dual hypergraph learning enhancement
DOI:10.1016/j.patcog.2026.114585.png)
摘要
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我们提出了一种双视图超图框架用于空间转录组学。
我们建模高阶依赖关系以实现稳健的空间域识别。
我们将零膨胀负二项分布(ZINB)和平滑损失相结合以增强生物学一致性。
广泛的实验表明,我们的方法在下游分析中具有优越性。
Keyword:
Spatial Transcriptomics
Hypergraph learning
Spatial domain identification
Clustering
期刊
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
引用论文
Transcriptome-scale spatial gene expression in the human dorsolateral prefrontal cortex人背外侧前额叶皮层中转录组尺度的空间基因表达
Spatial organization of the somatosensory cortex revealed by osmFISHosmFISH揭示的体感皮层的空间组织
NATURE METHODS
IF32.1
In Situ Transcription Profiling of Single Cells Reveals Spatial Organization of Cells in the Mouse Hippocampus单细胞的原位转录谱分析揭示了小鼠海马中细胞的空间组织
NEURON
IF15

