AIKraft/AI/Войти
AIKraft/Skills/deepspot-m

deepspot-m

Генерирует виртуальную пространственную транскриптомику из H&E-гистологии с помощью DeepSpot-M. Предсказывает экспрессию генов по панелям символов для тайлов 224x224 (около 20x) и целых слайдов с использованием histolab.

KDK-Dense official Данные ★ 47.8k

Что делает навык

DeepSpot-M — это мультимодальная фундаментальная модель, которая преобразует фрагменты гистологии H&E размером 224x224 в виртуальную пространственную транскриптомику, предсказывая экспрессию генов в формате log1p-CPM. Модель использует адаптивный патологический бэкбоун Midnight и кросс-внимательный декодер для генерации значений экспрессии для каждого запрошенного гена на сетке тайлов.

Когда применять

  • Получение виртуальной пространственной транскриптомики из стандартных H&E-снимков без проведения дополнительных экспериментов.
  • Предсказание экспрессии генов для панелей, включающих до ~19 тыс. белок-кодирующих генов, в том числе тех, которые отсутствовали в обучающей выборке.
  • Создание виртуальных атласов пространственной транскриптомики для больших наборов данных, таких как TCGA.
  • Анализ экспрессии генов на уровне отдельных тайлов или целых слайдов с использованием инструментов вроде histolab.

Как работает

  1. Загрузить H&E-гистологический слайд и разбить его на тайлы размером 224x224.
  2. Использовать бэкбоун Midnight для токенизации каждого тайла.
  3. Сформировать запросы на экспрессию конкретных генов из доступной панели (доступной через model.gene_names или файл tokens.csv).
  4. Применить кросс-внимательный декодер и гиперсеть маршрутизации генов для вычисления проекций на основе замороженных биологических эмбеддингов (Evo 2, Orthrus, ProtT5, scGPT, Apertus).
  5. Собрать предсказанные значения log1p-CPM для каждого гена и тайла, выстроив их в соответствии с исходной сеткой тайлов.
  6. Вернуть результат в виде виртуальной пространственной транскриптомики для запрошенных генов.

Примеры запросов агенту

Предскажи виртуальную пространственную транскриптомику для слайда H&E, используя модель DeepSpot-M.
Сгенерируй экспрессию генов BRCA1 и TP53 для тайлов 224x224 из этого гистологического снимка.
Примени DeepSpot-M к набору слайдов TCGA для получения виртуального атласа транскриптомики.

Что понадобится

  • Модель DeepSpot-M с загруженной панелью генов (tokens.csv и model.gene_names).
  • Доступ к замороженным биологическим эмбеддингам (Evo 2, Orthrus, ProtT5, scGPT, Apertus).
  • Инструменты для обработки изображений, такие как histolab, для работы с тайлами и слайдами.

Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 08.10.2026.

Как подключить

1Скачать навык
# возьмите папку навыка «deepspot-m» из репозитория: # https://github.com/k-dense-ai/scientific-agent-skills
2Положить папку с SKILL.md к навыкам ассистента
# положите папку навыка туда, где ассистент ищет skills: cp -r deepspot-m/ ~/.claude/skills/deepspot-m/

Навык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.