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stEnTrans：基于 Transformer 的深度学习在空间转录组学增强中的应用
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
Spatial transcriptomics技术整合多模态信息到均匀的潜空间，解决模态偏差现象。MuST方法优于现有方法，识别和保留组织和生物标志物结构。MuST为复杂生物系统的精细分析提供多功能工具包。
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关键要点
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Spatial transcriptomics 技术提供多模态的转录组、空间和形态学数据。
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存在模态偏差现象，导致分析方法倾向于保留主导模态的信息。
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MuST 是一种多模态结构转换方法，有效整合 ST 数据中的多模态信息。
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MuST 通过拓扑发现策略和拓扑融合损失函数解决不同模态之间的不一致性。
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MuST 提供坚实基础，协调不同模态，为各种分析任务提供支持。
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MuST 在识别和保留组织和生物标志物结构的准确性方面优于现有方法。
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MuST 为复杂生物系统的精细分析提供多功能工具包。
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