論文の概要: Emerging Artificial Intelligence Applications in Spatial Transcriptomics
Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09664v1
- Date: Fri, 18 Mar 2022 00:21:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-22 05:04:06.747573
- Title: Emerging Artificial Intelligence Applications in Spatial Transcriptomics
Analysis
- Title(参考訳): 空間トラノドミクス解析における新しい人工知能応用
- Authors: Yijun Li, Stefan Stanojevic, Lana X. Garmire
- Abstract要約: 多くの人工知能(AI)手法が、様々な機械学習および深層学習技術を用いて計算ST分析に利用するために開発されている。
このレビューは、ST分析の現在のAIメソッドに関する包括的で最新の調査を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.694772761397088
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Spatial transcriptomics (ST) has advanced significantly in the last few
years. Such advancement comes with the urgent need for novel computational
methods to handle the unique challenges of ST data analysis. Many artificial
intelligence (AI) methods have been developed to utilize various machine
learning and deep learning techniques for computational ST analysis. This
review provides a comprehensive and up-to-date survey of current AI methods for
ST analysis.
- Abstract(参考訳): 空間転写学(ST)は近年大きく進歩している。
このような進歩は、STデータ分析の独特な課題に対処する新しい計算手法が緊急に必要となる。
多くの人工知能(AI)手法が、様々な機械学習およびディープラーニング技術を利用して計算ST分析を行っている。
このレビューは、ST分析の現在のAIメソッドに関する包括的で最新の調査を提供する。
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