多模态数据

从bulk数据到组织原位观察：超多重免疫荧光成像如何为转化研究提供蛋白层线索？医学转化研究不仅需要发现分子层面的表达差异，更需要可观察、可解释、可进一步验证的组织原位信息。在肿瘤微环境研究中，bulk RNA-seq可以帮助研究者从整体层面识别候选通路和细胞组成变化，但这些"平均信号"难以直接转化为可在组织切片中观察的蛋白标志物。当研究目标是寻找候选标志物、理解组织局部微环境特征、或为后续实验设计提供线索时，组织原位空间蛋白组学可以提供bulk测序难以直接呈现的蛋白层观察维度。

GFE-MAMBA：基于MAMBA的MCI生成特征提取的AD多模态进展评估提出GFE-Mamba模型，用于轻度认知障碍 (MCI) 向阿尔茨海默病 (AD) 的进展预测，解决多模态数据缺失、长序列特征提取效率低等临床难题，在 ADNI 数据集上实现领先性能。主要针对多模态部分模态数据缺失问题。像AD里面，MRI和PET模态，PET因为昂贵可能存在缺失的情况。多模态（MRI+PET + 临床量表）数据配对困难、训练成本高。

还是码字踏实

开源项目解读：multi-modal-rag-with-colpali 全栈多模态 RAG 工程深度拆解在企业知识管理场景中，文档的价值往往不仅在于文字本身，更在于图表、表格、布局、手写批注、扫描件等视觉信息。传统 RAG 方案（PDF → OCR 文本 → 文本向量检索）面临三重硬伤：

我是有底线的