1023-空间组学分析：从机器学习到深度学习的演进及应用综述

这篇综述探讨了机器学习（ML）与深度学习（DL）在空间组学领域的应用现状与未来趋势。作者通过类比地理空间遥感技术，系统地比较了从基础聚类算法到先进的图神经网络和大模型在处理高维空间数据时的优劣。文中提出了一个多维度的决策框架，旨在根据数据模态、分辨率及临床需求指导科研人员选择最合适的计算模型。此外，针对标注匮乏和计算成本等瓶颈，文章展望了量子计算、联邦学习及自监督学习等新兴技术在实现精准医疗中的潜力。总之，该文为构建可复制且具有临床转化价值的生物信息学管线提供了方法论指导。References:Zirem Y, Fournier I, Salzet M. Toward next-generation machine learning and deep learning for spatial omics[J]. Briefings in Bioinformatics, 2026, 27(2): bbag131.前往小宇宙评论区与主播互动