医学 AI

M$^3$-Gen: Interpretable Multimodal Generation of Gene Expression Profiles Using Clinical and Imaging Data

M$^3$-Gen：利用临床和影像数据对基因表达谱进行可解释的多模态生成

Francesca Pia Panaccione, Carlo Sgaravatti, Marco Venere

机构 * DEIB - Dipartimento Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano（米兰理工大学电子、信息与生物工程系） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 研究旨在解决基因表达数据获取受限问题，提出M$^3$-Gen框架，通过对比学习从临床变量和图像中学习潜在表示，以生成生物学连贯的基因表达谱，在TCGA数据集上验证有效性，且具有内在可解释性。

Comments 15 pages, 6 figures

Omics Data Discovery Agents: Agent-Supported Retrieval, Reanalysis, and Synthesis of Published Omics Data

组学数据发现代理

Alexandre Hutton, Jesse G. Meyer

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文提出了一种基于代理的框架，通过自动化提取和处理组学数据，实现对生物医学文献的可执行查询和大规模数据重用。

3D Uncertainty Quantification for the Photo-Acoustic Tomography

光声层析成像的三维不确定性量化

Babak Maboudi Afkham, Amal Mohammed A Alghami, Hassan Yazdanian, Tanja Tarvainen

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究光声层析成像的三维不确定性量化问题，提出有限元贝叶斯UQ框架，将RTO采样策略重构成无矩阵算法，通过构建特殊伴随离散化实现高效求解，经多种方法验证，可扩展到线性PDE约束反问题。

Enhanced abrupt autofocusing and depth-of-focus of circular Airy derivative beams via controlled asymmetry

通过可控不对称性增强圆形艾里导数光束的突然自聚焦和焦深

Anita Kumari, Vishwa Pal

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究通过可控不对称性增强圆形艾里导数光束的突然自聚焦和焦深，可使焦深大幅扩展、自聚焦能力提升，实验与模拟吻合良好，所产生的光束在多领域有应用前景。

Comments 7 pages, 10 figures

Sparse Reduced-rank Regression Methods for Spatially Misaligned Data with Application to Spatial Transcriptomics

稀疏降维回归方法用于空间不匹配数据的分析及其在空间转录组学中的应用

Zitian Wu, Susmita Datta, Arkaprava Roy

专题命中 生物医学文本 ：pathology(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于核加权回归的稀疏低秩因子化方法，用于分析空间不匹配数据，通过模拟研究验证了方法的鲁棒性和有效性，并应用于阿尔茨海默病数据揭示了生物意义关联。

Comments 30 pages, 4 figures, 3 tables