Cell Systems｜张世华课题组开发空间转录组辅助的单细胞空间定位人工智能工具-STALocator

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单细胞转录组学技术可以在单细胞分辨率下测量基因表达，为研究生物体发育过程、复杂疾病机制等生物学问题提供深刻见解。然而， 单细胞RNA测序 （Single-cell RNA sequencing, scRNA-seq ） 数据本身缺乏空间信息，而空间信息对于理解细胞分化、癌症微环境和大脑结构等方面起着至关重要的作用。近年来， 空间转录组学 （spatial transcriptomics, ST ） 技术的兴起使得研究人员可以在保留空间信息的情况下测量基因表达，为一些生物学问题的发现提供帮助，如涡虫的再生机制、人体心脏的发育、癌症微环境分析等研究问题。然而，ST技术仍然存在一些显著的局限性。以Spatial Transcriptomics和10x Visium为代表的技术，其数据具有分辨率低的特点，这意味着每个点由多个细胞组成。在高分辨率ST数据中，基于测序的数据，例如Slide-seqV2，虽然提高了空间分辨率，但数 ………………………………