GeneQuery: Generalized Gene Expression Prediction from Histology Images via Image-Gene QA
Notice bibliographique
Résumé
Gene expression profiling provides profound insights into molecular mechanisms, but its time-consuming and costly nature often presents significant challenges. Recent advancements have utilized histological images to predict spatially resolved gene expression profiles. The gene prediction problem has two main characteristics, i.e., spatial heterogeneity and gene interdependency. Existing works only focus on addressing spatial heterogeneity, ignoring the importance of relationships between genes. To address the above limitation, this paper presents GeneQuery, which aims to solve this gene expression prediction task in a question-answering (QA) manner for better generality and flexibility. Specifically, GeneQuery takes gene meta-information as queries and whole-slide images as contexts and then predicts the queried gene expression values. GeneQuery learns to dynamically fuse spatial image features with gene semantics, and uses an attention mechanism to explicitly capture the spatial information and a shared regressor to implicitly capture the gene relationship. A variant of GeneQuery can use the attention mechanism to capture gene relationships for more complex tissue cases. This QA-based reformulation also grants the model the ability to generalize, enabling the prediction of unseen gene expression without requiring model retraining. Comprehensive experiments on spatial transcriptomics datasets show that the proposed GeneQuery outperforms existing state-of-the-art methods on known and unseen genes. More results also demonstrate that GeneQuery can help analyze the tissue structure.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».