KAFSTExp: Kernel Adaptive Filtering With Nyström Approximation for Predicting Spatial Gene Expression From Histology Images
Notice bibliographique
Résumé
Spatial transcriptomics (ST), known as an expensive medical examination, plays an important role in analyzing the spatial heterogeneity of tumors. When considering the correlation between tissue morphological patterns and gene profiles, predicting corresponding gene expression from pathology images obtained from affordable biopsies is regarded as an instantaneous and cost-effective alternative. However, accurately modeling the complex and nonlinear relationship between histological features and gene expression remains challenging. Existing deep learning models often struggle to generalize on limited ST datasets due to their large and overparameterized architectures. The primary advantage of kernel adaptive filtering (KAF) lies in its ability to transform a challenging nonlinear problem arising in the original space into a linear regression problem in the higher-dimensional feature space via kernel methods. Therefore, this paper proposes a framework called KAFSTExp, which utilizes the state-of-the-art pathology foundation model UNI to extract image feature vectors, and then introduces the kernel least mean square algorithm with Nyström approximation to predict the normalized transcript counts of specific genes. Extensive experiments show that KAFSTExp significantly improves prediction accuracy while reducing computational cost and training time. KAFSTExp demonstrates consistent performance gains across multiple ST datasets, achieving relative improvements in Pearson correlation coefficient ranging from 1.24% to 94.23%, with an average increase of 19.80% over the best-performing non-KAF methods. External validation and further clinical analysis confirm the generalization performance and clinical application value of the proposed KAFSTExp.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».