Nat Commun | 李婧翌团队系统总结34 种空间变化基因识别方法

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空间转录组学 （Spatially Resolved Transcriptomics, SRT ） 技术近年来迅速发展，使研究人员能够在组织切片中高通量解析二维空间位置上的转录组信息。SRT 技术的空间分辨率决定了这些空间位置可对应于单个细胞或多个细胞。SRT 数据能够揭示基因的空间表达模式和组织的细胞组织结构，为理解生物组织的空间异质性提供了关键的分子层面信息 【1】 。类似于单细胞 RNA 测序 （scRNA-seq） 数据分析中识别的高变化基因 （Highly Variable Genes, HVGs） ，SRT 数据分析的初始步骤通常涉及 空间变化基因 （Spatially Variable Genes, SVGs ） 的识别。SVG 可视为 HVG 在空间维度上的扩展，其表达水平呈现非随机的空间模式，可能反映组织结构及生物学功能。 目前，已有 34 种经过同行评审发表的计算方法用于识别 SVG，但这些方法对 SVG 的定义尚无统一标准，导致不同方法识别的 ………………………………