DeepSpot 是行业应用领域的开源项目，由 ratschlab 开发，2024 年首次发布。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 544 个项目，GitHub 星标数为 101。
项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-22。MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：科研人员利用现有病理切片探索肿瘤微环境中的基因表达。同类可对比的替代方案包括 ST-Net、HisToGene、SpaceFlow。
GitHub 星标
★ 101
维护状态
较活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类开源模型
开发团队ratschlab
所属国家
定价模式free
价格说明开源模型，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型bioinformatics,cancer-research,computational-pathology,deep-learning,digital-pathology,foundation-models,gene-expression,histopathology,machine-learning,pathology,pytorch,single-cell,spatial-biology,spatial-transcriptomics,visium,xenium
GitHub 星标★ 101
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-09-23 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3
使用教程
核心亮点
- 支持两种主流空间转录组平台（Visium 和 Xenium），覆盖不同分辨率需求
- 基于 H&E 图像，无需额外实验即可获得空间表达信息，降低成本
- 提供预训练模型和 Notebook 示例，上手门槛低
不足之处
- 项目处于早期，文档和社区支持有限
- 模型泛化能力未在多样本上充分验证
适用场景
- 科研人员利用现有病理切片探索肿瘤微环境中的基因表达
- 临床样本回顾性分析，无需重新测序即可获取空间转录组信息
- 药物研发中快速评估组织样本的基因表达特征
替代项目
ST-Net、HisToGene、SpaceFlow
项目介绍
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