论文
标志：通过图形进行潜在扩散对齐的基础模型表示，用于空间基因表达预测
FLAG: Foundation model representation with Latent diffusion Alignment via Graph for spatial gene expression prediction
摘要
从常规 H\&E 预测空间基因表达可以实现大规模分子分析，但当前模型将其视为孤立的逐点任务，从而忽略了基因协调和空间分布等基本生物结构。为了保留这些关系，我们引入了 \textbf{FLAG}，这是一个基于扩散的框架，它将这项任务重新定义为结构化分布建模。同时，我们确定了关键的 \textbf{Gene Dimension Curse}，即联合建模基因表达及其空间相互作用在高维空间中失败，FLAG 通过集成空间图编码器以实现拓扑一致性，并在生成过程中利用基因基础模型 (GFM) 对齐来实现基因间保真度，从而解决了这一挑战。为了严格评估模型性能，我们提出了一组新颖的结构评估指标，包括基因结构相关性（\textbf{GSC}）和空间结构相关性（\textbf{SSC}）。我们的实验表明，FLAG 在传统准确性 (PCC/MSE) 方面具有很强的竞争力，同时在捕获基因-基因和基因-空间关系方面实现了显着增强的结构保真度。该代码可在 https://github.com/darkflash03/FLAG 获取。