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模型SurvPath利用转录组学中的生物通路标记和 WSI 中的组织学补丁标记，通过多模态 Transformer 促进记忆有效的融合。SurvPath 在来自癌症基因组图谱的五个数据集中超越了单模态和多模态基线，展示了最先进的性能。此外，我们的可解释性框架识别了关键的多模态预后因素，为基因型-表型相互作用和潜在的生物学机制提供了更深入的见解。
基于深度学习的组织学和基因组学多模态整合，以改善癌症起源预测
gget是一个免费的开源命令行工具和 Python 包，可以高效地查询基因组数据库。gget 由一组独立但可互操作的模块组成，每个模块旨在通过一行代码实现一种类型的数据库查询。
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