MicNet：通过对比深度神经网络整合空间分辨的转录组数据和病理图像

《Genome Biology》：MicNet: integrating spatially resolved transcriptomes and pathology images by contrastive deep neural network

　　

摘要

最近在空间分辨转录组技术方面的突破使得在保持细胞的空间和形态学背景的同时对其分子特征进行表征成为可能。然而，将转录组数据与病理图像整合起来仍然是一个挑战。在这里，我们开发了一种新的无监督表示学习方法MicNet，该方法可以将病理图像和转录组数据投影到一个共同的代表性域中，以便进行生物学解释。MicNet在最大化同一样本中图像与分子特征之间的相关性的同时，最小化了不同样本之间的这种相关性。在包括空间域检测、空间变异基因识别以及空间组织可视化在内的多项分析任务中，MicNet的表现优于现有的方法。