摘要使用基于变分自编码器神经网络的深度学习模型,学习并可视化质谱图像的低维嵌入表示能够揭示隐藏的组织结构.通过利用深度学习网络框架,对小鼠肾脏组织MSI原始数据进行无监督分析和峰值学习.这种msiPL方法在底层非线性谱流形的可视化下,成功揭示了小鼠肾脏组织解剖学的生物学相关簇和小鼠胃癌模型中的肿瘤异质性,识别了潜在的特定m/z峰.该方法可快速、高效分析MSI原始数据集,且无需进行峰值拾取.
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