STRATA：强化学习驱动的3D空间转录组主动采样框架

2026年10月30日，arXiv Computer Vision 刊出 Junchao Zhu 等作者的论文，提出 STRATA 主动采样框架，用于从稀疏体素级空间转录组采样重建稠密 3D 转录组图谱。据该报道，STRATA 用强化学习智能体在采样预算约束下挑选信息量高的位点；框架构建融合 H&E 形态与单细胞先验的 3D 图，并采用结合检索、回归与跨层插补的轻量融合三范式预测器，动态加权各分支贡献。多数据集实验显示其采样效率与精度均有提升，低预算条件下尤为明显，代码已公开。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无跟进报道，也未出现数字、时间或说法上的前后矛盾。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。