腫瘤組織具有高度異質性，這導致傳統的空間轉錄組技術難以全面揭示其特性。2月20日，記者從西安交通大學獲悉，為了解決這一難題，該校教授葉凱及其團隊提出了STMiner方法，即利用基因表達的空間分布來構建腫瘤組織的整體計算框架，相關研究成果于近日發表在《細胞·基因組學》雜志上。
葉凱表示，傳統方法通常將腫瘤組織的采樣點視為獨立的“房子”，統計每個采樣點的細胞類型和基因表達信息。然而腫瘤組織細胞類型多樣、基因表達雜亂無章、區域界限模糊，傳統辦法很容易產生誤差。STMiner方法能利用二維高斯混合模型和最優傳輸理論，將離散的采樣點轉化為連續的基因分布地圖，就像把零散的房屋信息繪制成一張完整的居民分布圖。這不僅能更準確地反映腫瘤組織的真實情況，還能減少干擾信息，幫助科學家更清晰地觀察基因的空間分布規律。
憑借這一方法，葉凱教授團隊成功定位了高度復雜、邊界不清的腫瘤組織中的獨特基因表達模式，清晰區分了正常與異常組織的邊界，并識別出一些此前被忽視的關鍵基因和空間結構。
腫瘤組織具有高度異質性，這導致傳統的空間轉錄組技術難以全面揭示其特性。2月20日，記者從西安交通大學獲悉，為了解決這一難題，該校教授葉凱及其團隊提出了STMiner方法，即利用基因表達的空間分布來構建腫瘤組織的整體計算框架，相關研究成果于近日發表在《細胞·基因組學》雜志上。
葉凱表示，傳統方法通常將腫瘤組織的采樣點視為獨立的“房子”，統計每個采樣點的細胞類型和基因表達信息。然而腫瘤組織細胞類型多樣、基因表達雜亂無章、區域界限模糊，傳統辦法很容易產生誤差。STMiner方法能利用二維高斯混合模型和最優傳輸理論，將離散的采樣點轉化為連續的基因分布地圖，就像把零散的房屋信息繪制成一張完整的居民分布圖。這不僅能更準確地反映腫瘤組織的真實情況，還能減少干擾信息，幫助科學家更清晰地觀察基因的空間分布規律。
憑借這一方法，葉凱教授團隊成功定位了高度復雜、邊界不清的腫瘤組織中的獨特基因表達模式，清晰區分了正常與異常組織的邊界，并識別出一些此前被忽視的關鍵基因和空間結構。
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