arXiv预印本：LangPatch框架以语言接口对齐转录组与电生理

2026年10月3日，arXiv预印本平台发布LangPatch框架相关研究。LangPatch是基于基础模型的对比学习框架，通过语言接口将Patch-seq配对数据中的GenePT转录组表征与电生理表型进行对齐。研究团队在小鼠视觉皮层、运动皮层及人皮层队列中评估该框架，取得了最高的平均预测相关性。在两个小鼠队列中，LangPatch的FOSCTTM分别为0.107和0.135，优于此前方法JAMIE的0.208和0.222。该框架展现出跨脑区与跨物种迁移能力——从小鼠视觉皮层迁移至运动皮层时保留了约70%的相关性，在人皮层数据上保留了47%的相关性，其中急性脑片记录为58%。结果表明，基于语言接口的对比学习可有效桥接不同脑区与物种下的单细胞转录组与电生理特征。

由模型根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。