数据降噪/生物信号强化/缓解dropout，深度学习模型SUICA实现空间转录组切片中任一位置基因表达的预测
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内容提要
东京大学和麦吉尔大学提出了SUICA，一种基于隐式神经表征和图自编码器的空间转录组数据建模方法。SUICA通过降维和建模，提高了空间转录组数据的质量，降低了噪声，增强了生物信号，能够准确预测基因表达。实验结果表明，SUICA在去噪和恢复基因表达方面表现优异，具有广泛的应用潜力。
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关键要点
- 东京大学和麦吉尔大学提出了SUICA，一种基于隐式神经表征和图自编码器的空间转录组数据建模方法。
- SUICA通过降维和建模，提高了空间转录组数据的质量，降低了噪声，增强了生物信号。
- SUICA能够准确预测基因表达，实验结果显示其在去噪和恢复基因表达方面表现优异。
- 空间转录组数据是同步记录基因表达量和空间坐标的高维信息矩阵，能够绘制细胞状态与微环境的功能地图。
- 空间转录组数据面临分辨率成本矛盾、信号稀疏与噪声、跨平台异质性等瓶颈限制。
- 计算增强方法可以在不增加实验成本的前提下，提升基因表达检测灵敏度和生成标准化特征表征。
- SUICA利用图自编码器对高维数据进行降维，并通过隐式神经表征建立坐标与基因表达的映射。
- 实验验证显示SUICA在未知点位预测任务上显著优于现有模型，能够准确复原基因表达模式并增强信号。
- SUICA能够减少空间转录组数据的噪声并缓解dropout现象，证明其去噪和恢复基因表达的能力。
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