الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · علوم الحياة · arXiv · 2026-10-21

تعلّم التمثيلات المستنِرة مكانيًا والحسّاسة للاتجاه في علم النسخ المكاني

العنوان الأصلي: Spatially Informed and Direction Sensitive Representation Learning for Spatial Transcriptomics

تتشكل الحالات الخلوية بفعل برامج التعبير الجيني والبيئة الدقيقة المكانية معاً، لكن الأساليب الحالية قد تتجاهل الإشارات المهيكلة مكانياً أو تختصر محيط الخلية إلى الجوار وحده مع إهمال الاتجاه. تقدم الدراسة Tessera، وهو إطار لتعلم التمثيلات المكانية يجمع بين انتقاء الجينات المسترشد بالموقع المكاني وانحياز استقرائي هندسي يصمم العلاقات النسبية بين الخلايا، ويظل ثابتاً تجاه الإزاحة (translation-invariant) مع الحفاظ على الاتجاه. عبر أنسجة وتقنيات محجوزة للاختبار، يتفوق Tessera على نماذج الأساس المكانية الحالية في جودة التمثيل، ويعمم بصورة zero-shot على سياقات أكبر حتى 16 مرة من تلك التي شوهدت في التدريب.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →