空间转录组的解读与探究:数据分析方法学研究现状与展望

作     者：李润泽 陈旭 杨雪瑞 

作者机构：生物信息学教育部重点实验室合成与系统生物学中心清华大学生命科学学院 

出 版 物：《科学通报》 (Chinese Science Bulletin)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 

基　　金：国家重点研发计划(2023YFC3043300) 国家自然科学基金(32330022,81972912) 清华大学自主科研计划资助 

主　　题：空间转录组 生物信息学 人工智能 机器学习 数据挖掘 

摘      要：作为近年来快速发展的新兴技术,空间转录组学已经极大地改变了生物和医学多个领域的研究范式.这一技术保留了复杂组织中细胞的空间定位信息,并且以多细胞团、单细胞或亚细胞分辨率进行转录组分析.细胞空间定位信息与其分子特征谱的耦合产生了新型的多模态高通量数据资源,这对高效的数据挖掘分析方法的开发提出了新的挑战.由于生理组织样本的复杂性与技术的局限性,空间转录组数据具有高度的非理想性.其数据结构复杂、信噪比低、稀疏性强且覆盖度不均一,给数据的深度分析和生物学信息的解析带来了一系列挑战,目前许多困难尚未解决.此外,多个技术路线的空间转录组学正在快速迭代发展,需要现有数据分析理论的发展和创新技术工具的开发.在本文概述了当前空间转录组数据的常用解析方法,针对不同角度与层面的信息挖掘需求,讨论了现有方法的设计思路与潜在的局限性,并对未来方法学设计的方向和策略进行了展望,以期激发对新的数据分析理论、模型和算法的讨论和开发.