用中文点评一下下列方法的优劣：The rapid development of spatial transcriptomics allows the measurement of RNA abundance at a high spatial resolution making it possible to simultaneously profile gene expression spatia

这种方法的优势在于快速发展的空间转录组学使得能够以高空间分辨率测量RNA丰度，从而可以同时分析基因表达、细胞或斑点的空间位置以及相应的血红素和嗪染色组织学图像。这使得从相对容易和便宜获取的组织学图像中预测基因表达变得有希望。为了达到这个目的，已经设计了几种方法，但它们还没有完全捕捉到二维视觉特征之间的内在关系或斑点之间的空间依赖性。因此，我们开发了Hist2ST，这是一个基于深度学习的模型，可以从组织学图像中预测RNA-seq表达。在每个测序斑点周围，将相应的组织学图像裁剪成图像块，并通过卷积模块提取二维视觉特征。同时，通过Transformer和图神经网络模块捕捉到与整个图像和邻近图像块之间的空间关系。然后，利用这些学到的特征来预测基因表达，采用零膨胀负二项分布。为了减轻空间转录组学数据的影响，采用了一种自我蒸馏机制来进行高效学习模型。通过对癌症和正常数据集进行全面测试，Hist2ST在基因表达预测和空间区域识别方面表现优于现有方法。进一步的通路分析表明，我们的模型可以保存生物信息。因此，Hist2ST能够从组织学图像中生成空间转录组学数据，以阐明组织的分子特征。