DeepSpot

从病理切片直接预测基因表达，省去昂贵测序。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 21 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 105
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。

项目预览

DeepSpot 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队ratschlab
官网地址https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.02.09.25321567v3
GitHubhttps://github.com/ratschlab/DeepSpot
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
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★ 105
上线时间2024-09-23 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积37.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

DeepSpot 是一个基于深度学习的开源模型，用于从 H&E 组织病理学图像预测空间转录组。它支持 Visium 的 spot 级别和 Xenium 的单细胞级别分辨率，解决传统空间转录组测序成本高、技术门槛高的问题，让研究人员仅凭常规病理切片即可推断基因表达的空间分布。核心能力包括多分辨率预测、与现有病理图像分析流程兼容，以及提供预训练模型和推理代码。项目处于早期阶段，代码以 Jupyter Notebook 形式提供，便于复现和二次开发。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 105

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

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