「空间组学」全能神器，一个包就能搞定：细胞间通讯、时空表达模式、多细胞生态位、细胞共定位、空间域识别~

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一、算法解析 SOAPy是一个用于空间组学数据分析的Python工具包，旨在解析组织微环境的空间架构、动态变化及细胞通讯。其核心算法设计围绕四个模块展开，整合多种计算方法以适应复杂生物场景： 1. 数据预处理 - 空间网络构建：支持K近邻（KNN）、半径连接（Radius）、Voronoi图等四类方法生成细胞/位点邻域网络，为下游分析提供拓扑结构。 - 空间域识别：集成无监督方法（如STAGATE图注意力自编码器、GraphST图神经网络）和有监督方法（AUCell-LMI），结合基因表达与空间位置识别解剖或病理相关结构（如肿瘤区域）。 2. 分子空间动态分析 - 空间趋势分析：通过Wilcoxon检验、Spearman相关性及多项式回归模型，识别基因表达与空间距离（如白质边界）的关联，支持非线性模式（如“低-高-低”趋势）。 - 时空模式分析：采用张量分解（CP/Tucker分解）处理“ ………………………………