DSTG：利用基于图的AI技术解析空间转录组数据

简介：
DSTG是一款创新工具，运用先进的图卷积网络技术对复杂的空间转录组学数据进行高效解析与可视化，助力生物医学研究领域取得突破性进展。 通过基于图的卷积网络（DSTG）对空间转录组学数据进行反卷积是该方法的TensorFlow实现，我们的论文对此进行了描述。安装要求使用命令 `python setup.py install` 并需要张量流版本大于0.12。 运行演示： - 使用convert_data.R脚本加载示例数据。 - 在提供的示例数据中，我们提供了根据scRNA-seq数据（GSE72056）生成的两个合成空间转录组学数据。每个合成数据包含1,000个点，并且可以在文件夹synthetic_data中找到。 具体步骤如下： ```sh cd DSTGRscript Rscript convert_data.R # 加载示例数据 python train.py # 运行DSTG 预测的成分将保存在DSTG_Result文件夹中。如果您运行评估脚本，它会显示JSD得分的表现。 ``` 请按照上述步骤进行操作以完成演示过程。