Buchumschlag

Masked Graph Autoencoders with Contrastive Augmentation for Spatially Resolved Transcriptomics Data

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Fang, Donghai, Zhu, Fangfang, Xie, Dongting, Min, Wenwen
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Genomics Artificial Intelligence Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

stMCDI: Masked Conditional Diffusion Model with Graph Neural Network for Spatial Transcriptomics Data Imputation
von: Li, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SpaDiT: Diffusion Transformer for Spatial Gene Expression Prediction using scRNA-seq
von: Li, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

scASDC: Attention Enhanced Structural Deep Clustering for Single-cell RNA-seq Data
von: Min, Wenwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Single Cells Are Spatial Tokens: Transformers for Spatial Transcriptomic Data Imputation
von: Wen, Hongzhi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Multi-Slice Spatial Transcriptomics Data Integration Analysis with STG3Net
von: Fang, Donghai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Pretrained-Guided Conditional Diffusion Models for Microbiome Data Analysis
von: Shi, Xinyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SToFM: a Multi-scale Foundation Model for Spatial Transcriptomics
von: Zhao, Suyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gene Incremental Learning for Single-Cell Transcriptomics
von: Qi, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DP-DCAN: Differentially Private Deep Contrastive Autoencoder Network for Single-cell Clustering
von: Li, Huifa, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DOGMA: Weaving Structural Information into Data-centric Single-cell Transcriptomics Analysis
von: Zhang, Ru, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Soft Graph Clustering for single-cell RNA Sequencing Data
von: Xu, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PhenoGnet: A Graph-Based Contrastive Learning Framework for Disease Similarity Prediction
von: Baminiwatte, Ranga, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Disentangling Genotype and Environment Specific Latent Features for Improved Trait Prediction using a Compositional Autoencoder
von: Powadi, Anirudha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Meta-Learning on Augmented Gene Expression Profiles for Enhanced Lung Cancer Detection
von: Moghaddam, Arya Hadizadeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CASPER: Cross-modal Alignment of Spatial and single-cell Profiles for Expression Recovery
von: Kumar, Amit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Structure Learning for Tumor Microenvironment with Cell Type Annotation from non-spatial scRNA-seq data
von: Huang, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Soft-Evidence Fused Graph Neural Network for Cancer Driver Gene Identification across Multi-View Biological Graphs
von: Chen, Bang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Novel cVAE-Augmented Deep Learning Framework for Pan-Cancer RNA-Seq Classification
von: Polepalli, Vinil
Veröffentlicht: (2025)

Toward a Team of AI-made Scientists for Scientific Discovery from Gene Expression Data
von: Liu, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowledge Graph Sparsification for GNN-based Rare Disease Diagnosis
von: Cara, Premt, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Single-cell Curriculum Learning-based Deep Graph Embedding Clustering
von: Li, Huifa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

UniPTMs: The First Unified Multi-type PTM Site Prediction Model via Master-Slave Architecture-Based Multi-Stage Fusion Strategy and Hierarchical Contrastive Loss
von: Lin, Yiyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

eDOC: Explainable Decoding Out-of-domain Cell Types with Evidential Learning
von: Wu, Chaochen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SemanticST: Spatially Informed Semantic Graph Learning for Clustering, Integration, and Scalable Analysis of Spatial Transcriptomics
von: Zahedi, Roxana, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Knowledge-guided Contextual Gene Set Analysis Using Large Language Models
von: Wang, Zhizheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

scCDCG: Efficient Deep Structural Clustering for single-cell RNA-seq via Deep Cut-informed Graph Embedding
von: Xu, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HEIST: A Graph Foundation Model for Spatial Transcriptomics and Proteomics Data
von: Madhu, Hiren, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GenoTEX: An LLM Agent Benchmark for Automated Gene Expression Data Analysis
von: Liu, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Generative Models for Discrete Genotype Simulation
von: Xie, Sihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

xTrimoGene: An Efficient and Scalable Representation Learner for Single-Cell RNA-Seq Data
von: Gong, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Enhanced Gene Selection in Single-Cell Genomics: Pre-Filtering Synergy and Reinforced Optimization
von: Zhang, Weiliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

scSiameseClu: A Siamese Clustering Framework for Interpreting single-cell RNA Sequencing Data
von: Xu, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scaling Laws for Masked-Reconstruction Transformers on Single-Cell Transcriptomics
von: Kendiukhov, Ihor
Veröffentlicht: (2026)

Pan-infection Foundation Framework Enables Multiple Pathogen Prediction
von: Zhang, Lingrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SUICA: Learning Super-high Dimensional Sparse Implicit Neural Representations for Spatial Transcriptomics
von: Zhu, Qingtian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Missing-Modality-Aware Graph Neural Network for Cancer Classification
von: Tabakhi, Sina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Neural Networks as a Substitute for Transformers in Single-Cell Transcriptomics
von: Qi, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Benchmarking Dimensionality Reduction Techniques for Spatial Transcriptomics
von: Mahmud, Md Ishtyaq, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TransST: Transfer Learning Embedded Spatial Factor Modeling of Spatial Transcriptomics Data
von: Liu, Shuo Shuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SCOPE: Siamese Contrastive Operon Pair Embeddings for Functional Sequence Representation and Classification
von: Gupta, Akarsh, et al.
Veröffentlicht: (2026)