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BioKERN：通过生物核正则化实现组织学-转录组学的邻域检索
BioKERN: Biological Kernel Regularization for Histology-to-Transcriptomics Neighborhood Retrieval
摘要介绍BioKERN，一种多模态空间表征学习框架，通过结合转录组相似性和空间邻近性构建训练时的生物核，提供分级邻域监督并正则化嵌入几何。在Mouse Brain Visium和Human Liver GSE240429数据集上，BioKERN在单尺度和多尺度设置下均优于BLEEP，且受控实验表明改进主要源于生物核正则化而非模型容量增加。
意义：为空间生物学多模态学习提供可解释的归纳偏置，帮助开发者构建保留生物结构的表征，提升检索性能。