Nat. Commun. 速递：面向空间组学的两阶段对齐与拼接方法

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研究领域： 空间组学， 多切片整合对齐， 多尺度， 动态图卷积神经网络 董弘禹   | 作者 论文题目：SANTO: a coarse-to-fine alignment and stitching method for spatial omics 论文来源： Nature Communications 论文链接： https://www.nature.com/articles/s41467-024-50308-x 随着空间组学技术的蓬勃发展，对平面2D切片进行对齐与拼接，进而形成3D空间模型以发现全局特征，已成为空间组学分析中不可或缺的步骤。然而，现有的方法在处理大规模空间组学数据集时面临挑战，尤其是基于荧光与图像技术产生的数据，在分析时往往耗时过多，分析结果也不尽准确。 鉴于此，来自阿卜杜拉国王科技大学和耶鲁大学的研究人员提出了一种针对空间组学的从粗到精的两阶段对齐策略——SANTO。SANTO分为两个阶段 （图1） ，首先在粗调阶段，通过计算相关系数快速匹配识别两切片重叠区域；随后在 ………………………………