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空间转录组模型训练与调参指南

共计 30 章节
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01
空间转录组学基础
技术原理 · 数据特点 · 应用场景
空间转录组学基础技术原理
02
空间转录组数据获取与预处理
常见平台 · 数据格式 · 质量控制
空间转录组数据获…预处理
03
数据标准化与批次校正
标准化方法 · Harmony · ComBat等
数据标准化批次校正
04
空间基因表达矩阵构建
稀疏矩阵 · Seurat/Squidpy等工具
空间基因表达矩阵…稀疏矩阵
05
空间转录组数据可视化
空间点图 · 特征图 · 聚类可视化
空间转录组数据可…空间点图
06
空间变量基因识别
HVG选择 · 空间可变基因（SVG）检测
空间变量基因识别HVG
07
降维方法
PCA · t-SNE · UMAP在空间数据中的应用
降维方法PCA
08
空间聚类算法
Louvain · Leiden · mclust等
空间聚类算法Louvain
09
空间转录组模型概述
监督/无监督 · 深度学习模型
空间转录组模型概…监督
10
深度学习基础回顾
神经网络 · 激活函数 · 损失函数
深度学习基础回顾神经网络
11
空间转录组深度学习模型
ST-Net · DeepST · SpaGCN等
空间转录组深度学…ST-Net
12
模型输入设计
如何构建空间邻接图 · 特征矩阵
模型输入设计如何构建空间邻接…
13
图神经网络（GNN）基础
图卷积 · 图注意力 · 消息传递
GNN图神经网络
14
空间转录组GNN模型
GraphST · SCAN-IT等
GNN空间转录组
15
自编码器与变分自编码器（VAE）在空间数据中的应用
自编码器与变分自编码器（VAE）在空间数… · 核心概念 · 实践要点
VAE自编码器
16
条件生成模型
条件VAE · 差异表达推断
条件生成模型VAE
17
空间转录组Transformer模型
ST-Transformer等
Transformer空间转录组
18
模型评估指标
聚类纯度 · ARI · NMI
模型评估指标聚类纯度
19
训练流程搭建
PyTorch/Lightning框… · 数据加载器 · 训练循环
训练流程搭建PyTorch/Ligh…
20
超参数调参基础
学习率 · 批量大小 · 隐层维度
超参数调参基础学习率
21
学习率调度
余弦退火 · ReduceLROnPlateau · Warmup
学习率调度余弦退火
22
正则化与过拟合预防
权重衰减 · 早停 · 数据增强
正则化过拟合预防
23
损失函数设计
重构损失 · 对比损失 · 图正则化项
损失函数设计重构损失
24
批次效应去除与整合
多切片联合训练 · Harmony集成
批次效应去除整合
25
空间域识别与病理区域分割
专门任务调参
空间域识别病理区域分割
26
模型可解释性
注意力权重可视化 · 基因重要性分析
模型可解释性注意力权重可视化
27
性能优化
混合精度训练 · 梯度累积 · 分布式训练
性能优化混合精度训练
28
结果保存与复现
随机种子 · 配置管理 · 模型checkpoint
结果保存复现
29
实战案例
从头训练一个空间转录组聚类模型
实战案例从头训练一个空间…
30
调参总结与常见问题
学习曲线分析 · 超参数搜索策略（网格/随机/贝叶斯）
调参总结常见问题