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HEST-1k：用于空间转录组学和组织学图像分析的数据集
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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技术提供了多模态的转录组、空间和形态学数据，但存在模态偏差现象。MuST方法整合了多模态信息，解决了不一致性问题，并在识别和保留组织和生物标志物结构方面优于现有方法。MuST为复杂生物系统的分析提供了多功能工具包。
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关键要点
- Spatial transcriptomics技术提供多模态的转录组、空间和形态学数据。
- 存在模态偏差现象，不同模态对标签的贡献不一致。
- MuST方法整合多模态信息，解决不一致性问题。
- MuST通过拓扑发现策略和拓扑融合损失函数学习内在的局部结构。
- MuST在识别和保留组织和生物标志物结构方面优于现有方法。
- MuST为复杂生物系统的分析提供多功能工具包。
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