sCellST: a Multiple Instance Learning approach to predict single-cell gene expression from H&E images using spatial transcriptomics

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标题	sCellST: a Multiple Instance Learning approach to predict single-cell gene expression from H&E images using spatial transcriptomics sCellST：一种使用空间转录组学从H&E图像预测单细胞基因表达的多实例学习方法相关领域转录组基因表达计算生物学 RNA序列计算机科学表达式（计算机科学）基因细胞人工智能生物遗传学程序设计语言
网址	https://doi.org/10.1101/2024.11.07.622225
DOI	10.1101/2024.11.07.622225 doi
其它	期刊：bioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) 作者：Loic Chadoutaud; Marvin Lerousseau; Daniel Herrero-Saboya; Julian Ostermaier; Jacqueline Fontugne; et al 出版日期：2024-11-08
求助人	好运在 2024-11-21 15:09:18 发布自浙江，悬赏 10 积分
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