GE2I基因转图像研究揭示空间保真权衡

Xiaoqing Lian等作者在arXiv发表论文，在全转录组数据、固定网络与训练流程下考察基因表达转图像（GE2I）学习机制，结论是空间平滑性与基因级保真度之间存在权衡。 研究发现，结构化映射会产生平滑的低频模式、加速早期优化，但多个基因共享同一像素会模糊表达差异并可能降低预测性能；一对一基因到像素分配在测试的视觉骨干网络上均能提升预测表现，即便图像平滑度下降。 论文还指出，预训练与数据增强的收益取决于骨干网络与映射方式。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。