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题名基于图像的位点原位基因表达预测的方法
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作者
岳良琛
荣振
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机构
军事科学院军事医学研究院
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出处
《军事医学》
2025年第2期90-100,共11页
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文摘
目的 构建从生物切片到基因(B2G)的算法,用于预测组织病理学切片中的局部基因表达信息。方法 B2G使用数字组织病理学图像信息,通过卷积神经网络(CNN)模块提取图像特征,Transformer捕获特征之间的全局信息,识别数字病理学切片细胞特征,推理特异性的基因表达。结果 不同数据集之间的测试表明,B2G预测组织图像基因表达性能最优,加权皮尔森相关系数(PCC)为0.1776。结论 B2G可以构建组织形态特征与基因表达之间的关系,低成本地辅助生物标志基因的表达预测,为研究肿瘤异质性以及空间分子提供新途径。
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关键词
深度学习
生物切片到基因
数字组织病理学切片图像
基因表达
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Keywords
deep learning
B2G
digital histopathology slide images
gene expression
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分类号
Q-31
[生物学]
R730
[医药卫生—肿瘤]
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