QUEST从H&E预测空间蛋白表达
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QUEST从H&E预测空间蛋白表达
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Liu等在bioRxiv报告称，QUEST框架利用H&E组织图像的形态信息预测多路多重免疫荧光（MIF）蛋白标记表达，实现从像素到患者尺度的空间蛋白组学映射。模型在逾1万个H&E与MIF配对组织区域构成的异质图谱上训练，可跨组织类型和队列重建蛋白表达强度。 研究团队称，QUEST还支持细胞表型、细胞邻域与组织空间结构表征、患者分层，并可按H&E图像检索分子谱相似的MIF参考图像。
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最新进展11月4日 00:00
QUEST框架实现从H&E病理图像到空间蛋白组学的泛化虚拟染色报道时间线
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11月4日
- bioRxiv · BioinformaticsQUEST框架实现从H&E病理图像到空间蛋白组学的泛化虚拟染色
研究团队开发了QUEST模型框架，以H&E组织图像中的形态信息预测多路MIF蛋白标记表达，并实现从像素到患者尺度的空间蛋白组学映射。模型在超过10,000个配对H&E与MIF组织区域构成的异质图谱上训练，可跨组织类型和队列重建蛋白表达强度。QUEST还支持细胞表型分析、细胞邻域与组织空间结构表征、患者分层，并可按H&E图像检索分子谱相似的MIF参考图像。
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