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核心速递： 该研究指出原型网络解释可能误导，并用 ALE 给出 latent space 中的形式化充分条件。
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核心速递 : 借鉴自然语言处理的“翻译”逻辑与中心法则，scTranslator 通过 Transformer 架构与“Bulk到单细胞”的两阶段大规模预训练，实现了从单细胞转录组到蛋白质组的高精度零样本与少样本预测，并成功解析了基因调控网络与计算模拟扰动（In silico Perturbation）。 ...
| 文献精读 | 空间转录组：From pixels to cell types: a comprehensive review of computational methods for spatial transcriptomics deconvolution |
核心速递： 这篇文献围绕空间转录组的计算解析或应用展开，强调空间位置、细胞组成和组织结构需要联合解释。
| 文献精读 | Nicheformer：打通单细胞与空间组学壁垒的多模态基础模型 |
核心速递 : Nicheformer 是首个基于 1.1 亿海量离体单细胞与空间转录组数据联合预训练的 Transformer 基础模型，它突破性地实现了仅依靠基因表达谱就能预测细胞的空间微环境，从而将丢失的“空间上下文”重新赋予传统的单细胞测序数据。 1. 论文基本信息 Title: Niche...
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