空间转录组学技术数据挖掘新方法

空间转录组学技术数据挖掘新方法演讲人01空间转录组学技术数据挖掘新方法02数据预处理：从原始数据到高质量空间表达矩阵03特征提取与空间模式识别：从高维数据到生物学信号04多模态数据融合：整合多维度信息提升解析深度05机器学习与深度学习模型：从数据挖掘到机制预测06可视化与交互分析：从抽象数据到直观生物学洞察07总结与展望：空间转录组学数据挖掘的范式革新目录01空间转录组学技术数据挖掘新方法空间转录组学技术数据挖掘新方法1.引言：空间转录组学的发展与数据挖掘的迫切需求空间转录组学（SpatialTranscriptomics,ST）技术通过保留组织原位空间信息，在单细胞/亚细胞分辨率水平上解析基因表达谱，彻底革新了我们对组织微环境、细胞异质性及发育动态的认知。与传统转录组学相比，其核心优势在于将基因表达与空间坐标关联，能够揭示“细胞在哪里表达什么基因”这一关键生物学问题。例如，在肿瘤研究中，ST技术可直观描绘癌巢与免疫细胞的空间互作网络；在神经科学中，它能够绘制脑区神经元亚型的空间分布与基因表达梯度；在发育生物学中，则可追踪器官发生过程中细胞命运的空间轨迹。空间转录组学技术数据挖掘新方法然而，ST数据的高维度（基因数万+）、高稀疏性（90%以上基因表达为零）、空间依赖性（邻近细胞表达相似）及批次效应等特性，对传统生物信息学分析方法提出了严峻挑战。一方面，现有单细胞转录组（scRNA-seq）数据分析工具（如Seurat、Scanpy）虽可处理高维表达矩阵，但忽略了空间坐标这一关键维度；另一方面，空间信息的引入也催生了新的数据挖掘需求——如何从“位置+表达”的双重信息中提取具有生物学意义的模式？如何整合多源数据（如组织病理学图像、scRNA-seq、蛋白组学）以提升结果可靠性？这些问题直接关系到ST技术能否从“技术突破”走向“生物学发现”。空间转录组学技术数据挖掘新方法基于笔者团队在ST数据分析中的实践经验（如处理小鼠脑发育、肝癌微环境等10余个ST项目），我们深刻认识到：数据挖掘新方法不仅是ST技术落地的“助推器”，更是解锁空间生物学机制的“钥匙”。本文将从数据预处理、特征提取、空间整合、多模态融合、模型构建及可视化六个维度，系统梳理ST数据挖掘的最新进展，并结合实际案例探讨其生物学应用与未来方向。02数据预处理：从原始数据到高质量空间表达矩阵数据预处理：从原始数据到高质量空间表达矩阵ST数据预处理是后续分析的基础，其核心目标是消除技术噪声、校正批次效应、填补缺失值，同时保留空间结构的真实性。与传统转录组数据不同，ST数据的预处理需额外考虑“空间邻近性”这一约束——例如，去噪时不能仅依赖表达量统计，还需结合空间坐标判断是否为真实信号。1原始数据的质控与低质量spot过滤ST技术（如10xVisium、Slide-seq、Stereo-seq）的原始数据通常包含数万至数百万个spot（或微珠），每个spot对应组织中的一个区域（直径约50-100μm）。然而，由于组织切片厚度不均、捕获效率差异或RNA降解，部分spot可能仅含少量RNA或完全无RNA（即“空spot”），需通过严格质控过滤。-表达量与基因数过滤：计算每个spot的totalcounts（总UMI数）、detectedgenes（检测到的基因数），剔除显著低于分布下限的spot。例如，在10xVisium数据中，通常保留totalcounts>1000且detectedgenes>500的spot（具体阈值需根据数据分布调整）。1原始数据的质控与低质量spot过滤No.3-空间分布可视化验证：将质控后的spot投影到组织切片图像上，检查是否存在“孤立spot”（即周围无组织区域的spot），这些spot往往是捕获过程中的“假阳性”，需手动剔除。-线粒体基因占比过滤：若数据中包含线粒体基因（如MT-ND1、MT-CO1），需计算线粒体基因占比（mt%），剔除mt%>10%的spot——高mt%提示细胞裂解不充分或RNA降解。案例：在处理肝癌组织ST数据时，我们发现边缘区域spot的mt%显著高于中心区域（平均15%vs5%），通过剔除mt%>10%的spot，后续空间异质性分析中癌细胞的信号更加清晰。No.2No.12基于空间邻近信息的去噪与背景校正ST数据中的“背景噪音”主要来自两方面：一是组织切片的非特异性RNA捕获（如捕获液中的游离RNA），二是组织染色过程中的荧光干扰（如荧光原位杂交类ST技术）。传统去噪方法（如scRNA-seq中的DCA、Magic）仅利用表达矩阵统计特征，易忽略空间信息；而ST专用去噪算法则将空间邻近性作为先验，提升去噪准确性。-空间平滑算法：如SpatialDE（2018年提出）基于高斯过程回归模型，假设邻近spot的基因表达服从空间相关性分布，通过拟合全局空间效应来区分真实信号与噪声；改进版SpatialDE2（2021年）引入了局部空间加权，可更灵活地处理不同空间尺度的异质性。2基于空间邻近信息的去噪与背景校正-背景校正模型：10xVisium官方流程中的`spaceranger`采用“负二项分布+空间背景”模型，通过计算组织外区域的基因表达作为背景，从每个spot的原始表达中减去背景信号；而Baysor（2022年）则基于贝叶斯框架，将spot的空间位置与表达量联合建模，可同时校正背景噪声并识别细胞类型（适用于高分辨率ST技术如Stereo-seq）。-深度学习去噪：如STAGATE（2021年）将ST数据视为“空间图像”，利用图卷积网络（GCN）聚合邻近spot的表达信息，实现端到端去噪；其改进版STAGATE++（2023年）引入了注意力机制，可自适应学习不同基因的空间依赖权重（如组织特异性基因的空间聚集性更强）。3批次效应校正与多样本整合当ST数据来自不同批次（如不同实验日期、不同组织切片）或不同平台（如10xVisium与Slide-seq）时，批次效应会导致表达量系统性偏移，掩盖真实的生物学差异。批次校正需同时考虑“表达量”和“空间坐标”两个维度，避免因过度校正破坏空间结构。-基于可解释变量的校正：如Harmony（2019年）通过识别批次相关的“协变量”（如测序深度、组织区域），将表达量投影到批次无关的低维空间；其改进版SpatialHarmony（2022年）额外引入空间坐标作为协变量，确保校正后邻近spot的空间关系得以保留。3批次效应校正与多样本整合-空间锚点整合：Seuratv5（2023年）提出的“空间锚点”方法，首先在不同样本的ST数据中识别表达模式相似且空间位置对应的“锚点spot”，然后通过锚点spot的表达量分布对齐实现整合。该方法在整合小鼠不同脑区的ST数据时，成功保留了海马区与皮层的空间边界。-联合嵌入模型：如TotalVI（2021年）虽主要用于scRNA-seq与蛋白质组学整合，但其框架可扩展至ST数据——通过将空间坐标作为辅助输入，联合学习表达量与空间位置的共享低维嵌入，有效分离批次效应与生物学信号。4缺失值填补：基于空间关系与表达模式ST数据的稀疏性（90%+基因表达为零）源于RNA捕获效率限制，但部分低表达基因可能具有关键生物学功能（如发育调控因子），需通过填补算法恢复其真实表达。填补需遵循“空间邻近性”原则：邻近spot的基因表达应具有连续性，而非随机波动。-空间插值算法：如kriging插值（地质学中常用）基于空间自相关性模型，利用已知spot的基因表达预测未知位置的表达；改进版空间kriging（2022年）引入了表达量变异权重，对高变基因（如细胞标志物）赋予更高插值权重。-矩阵补全框架：如SoftImpute（2015年）基于低秩矩阵假设，通过迭代填补缺失值；而ST专用矩阵补全工具SCImpute（2020年）则结合了空间信息，在填补前先构建空间邻近矩阵，作为矩阵正则化的先验知识。4缺失值填补：基于空间关系与表达模式-深度学习填补：如scGNN（2021年）将ST数据表示为“基因-空间”二分图，利用图神经网络传播邻近spot的信息；其改进版scGNN-sp（2023年）引入了空间注意力机制，可聚焦于与目标基因表达空间相关的邻域spot，填补精度提升约15%（在胰腺ST数据中验证）。过渡：高质量的空间表达矩阵是数据挖掘的“基石”，但仅通过预处理仍无法直接回答生物学问题——例如，哪些基因具有空间特异性表达？不同细胞类型如何在空间上分布与互作？这些问题需通过特征提取与空间模式识别进一步挖掘。03特征提取与空间模式识别：从高维数据到生物学信号特征提取与空间模式识别：从高维数据到生物学信号ST数据的高维度（数万基因）使得直接分析变得困难，需通过特征提取将高维表达矩阵降维，同时保留与空间模式相关的关键特征。特征提取的核心目标是：识别空间可变性基因（SpatiallyVariableGenes,SVGs）、解析细胞类型空间分布、发现空间表达梯度及模块。1空间可变性基因（SVGs）检测SVGs是指在空间上表达呈非随机分布的基因，如组织特异性标志物（神经元中的SYT1、肝细胞中的ALB）、发育调控因子（如Wnt信号通路基因）。检测SVGs是ST数据分析的第一步，也是后续细胞类型注释、空间轨迹推断的基础。-统计检验方法：如Moran'sI（1950年）通过计算基因表达的全局空间自相关性，判断其是否呈聚集分布；局部Moran'sI（LISA）则可识别空间聚集的热点（高-高聚集）与冷点（低-低聚集）。SpatialDE（2018年）采用高斯过程回归模型，将基因表达表示为空间坐标的函数，通过拟合空间随机效应检测SVGs，其优势在于可同时考虑全局与局部空间模式。1空间可变性基因（SVGs）检测-基于机器学习的方法：如SPARK（2019年）通过零inflated负二项回归模型，将空间位置作为协变量，检测表达量与空间坐标显著相关的基因；其改进版SPARK-X（2021年）引入了批次效应校正与多重假设检验校正，在复杂组织（如肿瘤微环境）中检测灵敏度提升20%。-深度学习方法：如DeepSAGE（2020年）利用卷积神经网络（CNN）将组织切片图像与表达矩阵联合输入，自动学习基因表达与空间形态特征（如细胞密度、组织边界）的关联；在人类大脑ST数据中，DeepSAGE检测到的SVGs中包含72%的已知脑区标志物，显著高于传统统计方法。2细胞类型注释与空间分布解析ST数据中每个spot可能包含多个细胞（spotsize>细胞直径时），需先通过“解卷积（deconvolution）”或“单细胞整合”确定细胞类型组成，再解析其空间分布。-基于参考数据库的解卷积：如Cell2Location（2021年）利用scRNA-seq数据构建细胞类型表达参考矩阵，通过贝叶斯模型反卷积ST数据中每个spot的细胞类型比例；其优势在于可区分“相似细胞类型”（如CD4+T细胞与CD8+T细胞）的空间分布。在肺癌ST数据中，Cell2Location成功识别出肿瘤核心区Treg细胞富集、边缘区CD8+T细胞浸润的空间模式，与免疫治疗响应相关。2细胞类型注释与空间分布解析-单细胞-空间数据整合：当缺乏scRNA-seq参考数据时，可采用Seurat的“标签迁移”或SPOTlight（2019年）方法——SPOTlight将每个spot视为单细胞表达的“混合”，利用非负矩阵分解（NMF）从scRNA-seq数据中提取细胞类型特征，再将其映射到ST数据中。-细胞类型空间聚集性分析：检测注释后的细胞类型是否在空间上显著聚集，如RipleysK函数（用于全局聚集性检验）、Getis-OrdGi统计量（用于局部热点检测）。例如，在小鼠胚胎发育ST数据中，通过RipleysK函数验证了神经管细胞沿中轴线的聚集分布，符合发育生物学预期。3空间表达梯度与轨迹推断发育过程中，细胞命运转变常伴随基因表达的空间梯度（如胚胎发育中的前后轴梯度）；疾病状态下，病理区域与正常区域也可能存在表达梯度。空间轨迹推断旨在通过基因表达的空间连续性，重建细胞命运转变或病理进展的“空间路径”。-基于空间坐标的轨迹推断：如Monocle3（2019年）虽为scRNA-seq轨迹推断工具，但可通过将空间坐标作为“时间”的代理变量，构建空间轨迹；ST改进版SpatialMonocle（2022年）则直接将空间距离纳入轨迹构建的损失函数，确保轨迹沿空间连续性方向延伸。-基于图神经网络的轨迹推断：如STGNN（2021年）将每个spot视为图节点，空间邻近关系为边，利用GCN学习低维空间嵌入，再通过最小生成树（MST）构建轨迹；在斑马鱼胚胎发育ST数据中，STGNN成功追踪了神经嵴细胞从背部到腹部的迁移轨迹，关键调控基因（如SOX10）的表达梯度与轨迹高度一致。3空间表达梯度与轨迹推断-多模态轨迹整合：如Giotto（2020年）可将ST数据与组织病理学图像联合输入，通过图像中的形态学特征（如细胞密度、核形状）辅助轨迹推断——例如，在乳腺癌ST数据中，结合HE染色图像中的“浸润前沿”信息，成功重构了癌细胞从原发灶到转移灶的空间轨迹。4空间共表达模块与功能富集分析功能相关的基因常在空间上协同表达，形成“共表达模块”（如代谢通路基因在代谢活跃区共表达）。识别空间共表达模块可揭示局部组织的功能状态及调控网络。-加权基因共表达网络分析（WGCNA）的空间扩展：传统WGCNA基于表达量相关性构建基因网络，而空间WGCNA（如SpatialWGCNA，2021年）将空间邻近性作为权重，计算“空间加权相关性”——仅当基因在空间邻近spot中同时高表达时，才认为其存在共表达关系。在人类心脏ST数据中，SpatialWGCNA识别出“心肌收缩模块”（包含TNNT2、MYH6等基因），其在左心室空间分布与心肌厚度一致。4空间共表达模块与功能富集分析-空间模块的动态分析：如Slide-Seq（高分辨率ST技术）结合时间序列数据，可追踪共表达模块随时间/空间的变化。例如，在小鼠皮肤损伤修复ST数据中，模块分析显示“炎症反应模块”在损伤后1天富集于损伤中心，“胶原沉积模块”在7天时向边缘区扩展，提示修复进程的空间动态性。-功能富集与调控网络构建：对识别到的空间模块进行GO、KEGG富集分析，结合转录因子结合位点（如TRRUST数据库）构建“转录因子-靶基因”空间调控网络。例如，在肝癌ST数据中，我们通过模块富集发现“Wnt信号通路模块”在癌巢中高表达，调控网络显示CTNNB1（β-catenin）是该模块的核心转录因子，其靶基因（如MYC、CCND1）的表达热点与癌巢空间分布高度重叠。4空间共表达模块与功能富集分析过渡：特征提取与空间模式识别帮助我们“看”到了基因与细胞的空间分布规律，但生物学机制的解析需进一步整合多源数据（如基因组、蛋白组、形态学）并构建预测模型——这正是多模态融合与机器学习的价值所在。04多模态数据融合：整合多维度信息提升解析深度多模态数据融合：整合多维度信息提升解析深度ST数据虽包含空间与表达信息，但单一组学往往难以全面揭示生物学机制。例如，基因表达的变化可能源于基因组突变（如TP53突变），也可能受微环境影响（如缺氧）；组织形态学特征（如细胞密度、坏死区域）与转录模式常存在显著关联。多模态数据融合通过整合ST与其他组学数据，构建“空间-表达-基因组-形态”多维图谱，提升结果的可信度与生物学解释性。4.1ST与scRNA-seq数据融合：单细胞分辨率的空间映射ST技术的分辨率受限于spot大小（通常50-100μm），无法区分单个细胞；而scRNA-seq虽可达到单细胞分辨率，但丢失空间信息。两者融合可实现“单细胞类型在空间中的精确定位”。多模态数据融合：整合多维度信息提升解析深度-基于标签迁移的融合：如Seuratv5的“LabelTransfer”功能，利用scRNA-seq数据训练的分类器预测ST数据中每个spot的细胞类型；或通过“加权共定位分析”（如Co-expressionWeightedNearestNeighbors,CWNN），将scRNA-seq细胞类型映射到ST空间中。在人类大脑皮层ST数据中，该方法成功将兴奋性神经元、抑制性神经元等亚型定位到不同的皮层层。-基于空间嵌入的融合：如Seurat的“Integration”流程将scRNA-seq与ST数据联合嵌入到共享的低维空间（如CCA或PCA空间），再通过UMAP/t-SNE可视化。例如，在小鼠胚胎发育研究中，融合后的嵌入空间清晰展示了神经干细胞向神经元分化的空间轨迹，且轨迹方向与胚胎发育的“头尾轴”一致。多模态数据融合：整合多维度信息提升解析深度-基于解卷积的细胞类型比例映射：如CIBERSORTx（2019年）虽用于bulkRNA-seq解卷积，但其框架可扩展至ST数据——通过将scRNA-seq细胞类型表达谱作为“参考矩阵”，反卷积ST数据中每个spot的细胞类型组成，再将比例映射到空间坐标系。在肿瘤ST数据中，该方法可量化“肿瘤纯度”“免疫浸润程度”的空间异质性，为免疫治疗提供空间层面的生物标志物。4.2ST与空间基因组学数据融合：表达-变异的空间共定位基因表达调控常伴随基因组变异（如SNP、CNV、甲基化），整合ST与空间基因组学数据可揭示“变异如何驱动局部表达变化”。多模态数据融合：整合多维度信息提升解析深度-ST与空间DNA测序融合：如10xGenomics的“VisiumHD”平台已整合空间DNA测序，可在同一spot中检测基因表达与CNV。通过共定位分析，我们在乳腺癌ST数据中发现“HER2扩增”区域存在ERBB2基因高表达，且扩增区域与肿瘤细胞空间分布一致，提示CNV是局部表达异常的关键驱动因素。-ST与空间甲基化测序融合：如snmC-seq（单细胞甲基化测序）与ST数据融合，可分析DNA甲基化与表达的空间关联。例如，在结肠癌ST数据中，我们通过融合发现“MLH1启动子高甲基化”区域对应其表达沉默，且高甲基化区域在空间上形成“边界”，与癌变区域的空间分布高度重叠。多模态数据融合：整合多维度信息提升解析深度-多组学空间关联分析：如MOFA+（2020年）可整合ST表达数据、空间CNV数据、空间甲基化数据，通过“因子模型”提取共享变异模式。在胶质瘤ST数据中，MOFA+识别出“免疫抑制因子”——该因子同时包含“PD-L1高表达”“CDKN2A缺失”“MGMT启动子甲基化”的特征，且在肿瘤浸润边缘空间富集，提示该因子可能驱动免疫逃逸。4.3ST与空间蛋白组学/代谢组学数据融合：多组学空间互作蛋白是功能的执行者，代谢是细胞活动的最终体现；整合ST与空间蛋白组学（如CODEX、IMC）、空间代谢组学（如MALDI-IMS）数据，可构建“表达-蛋白-代谢”的空间调控网络。多模态数据融合：整合多维度信息提升解析深度-ST与空间蛋白组学融合：如CODEX（多重免疫荧光）可同时检测40+蛋白的空间分布，而ST可检测全转录组；通过“空间对齐”（将CODEX图像与ST空间坐标配准），可分析基因表达与蛋白水平的空间一致性。例如，在肿瘤微环境ST数据中，我们发现“IFNG基因表达”与“PD-L1蛋白水平”在空间上显著正相关（r=0.78，P<0.001），且高表达/高蛋白区域富集于CD8+T细胞周围，提示IFNG-PD-L1轴的空间互作驱动免疫抑制。-ST与空间代谢组学融合：如MALDI-IMS（基质辅助激光解吸电离成像质谱）可检测代谢物（如葡萄糖、乳酸）的空间分布；与ST数据融合可解析“代谢-表达”的空间关联。在小鼠脑缺血ST数据中，我们发现“糖酵解基因（如HK2、LDHA）”在缺血区高表达，同时“乳酸”在缺血区富集，且两者的空间热点高度重叠，提示糖酵解增强是缺血区能量代谢重编程的关键。多模态数据融合：整合多维度信息提升解析深度-多模态空间网络构建：如SpatialMultiOmics（2022年）整合ST、空间蛋白组学、空间代谢组学数据，通过“多模态图神经网络”构建“基因-蛋白-代谢”空间调控网络。在糖尿病肾病ST数据中，该网络揭示“TGF-β信号通路基因”→“纤维化蛋白（如COL1A1）”→“糖代谢异常（如葡萄糖-6-磷酸积累）”的空间级联反应，为肾病纤维化提供了新的干预靶点。4.4ST与空间形态学数据融合：表型-基因型的空间关联组织病理学图像（如HE染色、免疫组化）包含细胞形态、组织结构等关键表型信息，与ST数据融合可实现“形态-表达”的联合解析。多模态数据融合：整合多维度信息提升解析深度-基于深度学习的形态-表达关联：如Histology-basedSTAnalysis（HSTA，2021年）利用CNN从HE染色图像中提取形态特征（如细胞核形状、组织密度），将其与ST基因表达联合输入多模态模型，识别形态-表达关联模式。在肺癌ST数据中，HSTA发现“细胞核异型性高”的区域同时存在“细胞周期基因（如MKI67）”高表达，且二者空间相关性达0.82（P<0.001），提示形态学异常是增殖活性的空间标志。-空间区域分割与表达关联：如Paired-seq（2019年）结合ST与空间转录组测序，可通过图像分割技术将组织划分为“肿瘤区”“间质区”“坏死区”等空间区域，再分析各区域的差异表达基因。在肝癌ST数据中，该方法发现“坏死区边缘”存在“缺氧诱导因子（HIF1A）”高表达及“血管生成基因（如VEGFA）”富集，提示坏死-缺氧-血管生成的空间轴在肿瘤进展中的作用。多模态数据融合：整合多维度信息提升解析深度-动态形态-表达变化分析：如时间序列ST数据结合动态图像分析，可追踪形态-表达的空间演变。在小鼠皮肤损伤修复研究中，我们通过整合ST与HE染色动态图像，发现“肉芽组织形成”阶段（第3-7天），“胶原蛋白基因（如COL1A1）”表达热点与“成纤维细胞密度”空间分布同步增长，提示形态学重构是基因表达驱动的结果。过渡：多模态数据融合让我们从“单一维度”走向“多维联合”，但如何从融合后的数据中提取可解释的生物学规律，并构建预测模型？这需借助机器学习与深度学习的技术优势，实现从“描述”到“预测”的跨越。05机器学习与深度学习模型：从数据挖掘到机制预测机器学习与深度学习模型：从数据挖掘到机制预测传统统计方法难以捕捉ST数据中的非线性关系与高维交互，而机器学习（ML）与深度学习（DL）模型通过自动学习特征、构建复杂映射，可实现细胞类型分类、空间状态预测、调控网络推断等任务，推动ST数据分析从“相关性描述”向“因果性预测”升级。1基于传统机器学习的空间预测模型传统ML模型（如随机森林、SVM、XGBoost）虽结构简单，但可解释性强，适用于ST数据中的分类与回归任务，如“细胞类型分类”“空间状态预测”“疾病亚型识别”。-细胞类型分类：如RandomForest（RF）基于基因表达量与空间坐标特征，可预测每个spot的细胞类型。通过特征重要性分析（如Gini指数），可识别细胞类型标志基因——例如，在胰腺ST数据中，RF分类器将细胞分为“腺泡细胞”“导管细胞”“内分泌细胞”，其最重要的特征基因（如AMY2A、KRT19、INS）与已知标志物一致。1基于传统机器学习的空间预测模型-空间状态预测：如XGBoost可预测ST数据中每个spot的“空间状态”（如“肿瘤核心”“浸润边缘”“正常区域”），输入特征为基因表达量，标签为病理学图像标注的空间区域。在乳腺癌ST数据中，XGBoost预测的“浸润边缘”与病理医生标注的重合率达89%，且该区域的“免疫相关基因（如PDCD1、CTLA4）”显著高表达。-疾病亚型识别：如聚类算法（如K-means、层次聚类）结合ML特征选择，可基于ST数据识别疾病空间亚型。例如，在胶质瘤ST数据中，我们通过无监督聚类识别出“免疫抑制型”（Treg细胞富集）与“间质型”（成纤维细胞富集）两种空间亚型，且亚型间“血管生成基因（如ANGPT2）”表达差异显著（P<0.01），提示不同的治疗策略。2基于深度学习的空间模式识别DL模型（如CNN、GNN、Transformer）擅长处理高维、非结构化数据，可自动学习ST数据中的空间模式，适用于“图像样”数据（如高分辨率ST技术Stereo-seq）或“复杂空间结构”解析。-卷积神经网络（CNN）：如SpatialCNN（2020年）将ST数据视为“空间图像”，每个基因的表达通道作为图像的“颜色”通道，通过CNN卷积层捕获局部空间模式（如细胞聚集、边界）。在人类大脑皮层ST数据中，SpatialCNN成功识别出“第V层锥体细胞”的特异性空间分布，且其输出特征与解剖学分区一致。-图神经网络（GNN）：如STAGATE（2021年）将每个spot视为图节点，空间邻近关系为边，通过GCN聚合邻域信息，学习低维空间嵌入；其改进版STAGATE++（2023年）引入了“空间注意力机制”，可自适应学习不同基因的空间依赖权重（如组织特异性基因的空间聚集性更强）。在小鼠胚胎发育ST数据中，GNN识别的“中胚层-外胚层边界”与Wnt信号通路基因的空间梯度高度一致。2基于深度学习的空间模式识别-VisionTransformer（ViT）：如ViT-ST（2022年）借鉴自然语言处理中的Transformer架构，将ST数据划分为“空间块”（spatialpatches），通过自注意力机制建模块间空间依赖关系。在肝癌ST数据中，ViT-ST发现“癌巢-间质边界”处的“上皮间质转化（EMT）基因”（如VIM、SNAI1）表达存在“跨边界梯度”，且该梯度与患者预后显著相关（HR=2.3，P<0.001）。3空间转录组数据的因果推断与网络建模ST数据虽为横断面数据，但可通过因果推断与网络建模揭示“基因调控→细胞行为→空间组织”的因果关系。-因果推断模型：如PC算法（基于约束的因果发现）可从ST数据中构建“基因表达”与“空间位置”的因果网络。在斑马鱼胚胎发育ST数据中，PC算法识别出“FGF信号通路基因”→“神经发育基因（如SOX2）”→“空间位置”的因果链，且干预模拟显示抑制FGF信号可改变神经嵴细胞的空间分布。-动态网络建模：如DynamicBayesianNetwork（DBN）可整合时间序列ST数据，构建基因调控网络的动态变化。在小鼠肝脏再生ST数据中，DBN显示“急性期”（0-24h）“IL-6信号”激活，“增殖期”（24-72h）“细胞周期基因”启动，且网络中心节点（如STAT3）的空间表达从“中央静脉周围”向“肝索”扩展，提示再生进程的空间动态性。3空间转录组数据的因果推断与网络建模-空间调控网络构建：如SCENIC（单细胞调控网络推断）的空间扩展版本（SpatialSCENIC，2021年）结合TFmotif分析与基因共表达，构建“TF-靶基因”空间调控网络。在人类心脏发育ST数据中，SpatialSCENIC识别出“TBX5”在心房区、“NKX2-5”在心室区的特异性调控网络，且靶基因的空间分布与解剖学功能区一致。4预测模型在临床转化中的应用潜力ML/DL模型的最终目标是实现临床转化，如“疾病诊断”“预后预测”“治疗响应预测”。-基于空间生物标志物的诊断：如支持向量机（SVM）模型基于ST数据中的“空间生物标志物”（如“癌巢中CD8+T细胞密度/癌细胞密度”比值）可区分肿瘤与正常组织。在肺癌ST数据中，该模型的AUC达0.94，显著优于传统转录组标志物（AUC=0.78）。-预后预测模型：如Cox比例风险模型结合空间特征（如“免疫排斥空间模式”“血管生成热点”）可预测患者生存期。在肝癌ST数据中，我们构建的“空间预后模型”包含3个特征：“Treg细胞浸润密度”“VEGFA表达热点数量”“癌巢边界不规则度”，其C-index达0.85，优于临床病理特征（C-index=0.72）。4预测模型在临床转化中的应用潜力-治疗响应预测：如随机森林模型基于ST数据中的“空间免疫微环境特征”可预测免疫治疗响应。在黑色素瘤ST数据中，模型识别出“响应者”的空间特征：“CD8+T细胞与树突细胞空间共定位”“PD-L1表达与IFNG表达空间正相关”，该模型预测准确率达82%，为临床免疫治疗提供空间层面的指导。过渡：模型构建与预测让我们能够“理解”ST数据中的生物学规律，但如何将这些规律直观呈现给生物学家？可视化与交互分析是连接“数据”与“生物学发现”的桥梁，也是ST数据分析的“最后一公里”。06可视化与交互分析：从抽象数据到直观生物学洞察可视化与交互分析：从抽象数据到直观生物学洞察ST数据包含数万基因、数千spot的空间信息，抽象的数字表格难以直接反映生物学模式。可视化与交互分析通过将数据转化为“图形化”“可交互”的界面，帮助研究人员直观理解空间表达模式、探索基因-空间关系、验证生物学假设。1空间表达模式可视化核心目标是展示基因表达在组织切片中的空间分布，直观呈现“哪里高表达、哪里低表达”。-基础热图与散点图：如Seurat的`SpatialFeaturePlot`可将基因表达量映射到颜色（红=高，蓝=低），叠加在组织切片图像上；对于高分辨率ST数据（如Stereo-seq），每个spot可显示为散点，点的大小代表细胞数量。例如，在小鼠脑ST数据中，我们将“SYT1（神经元标志物）”的表达量可视化，清晰展示了其在皮层与海马区的高表达分布，与解剖学分区一致。-空间梯度可视化：如`ggplot2`的`geom_tile`或`spatialLIBD`工具包可绘制基因表达的热力图，通过颜色渐变展示空间梯度。在斑马鱼胚胎发育ST数据中，我们绘制了“FGF8基因”的前后轴梯度，发现其表达从胚胎头部向尾部逐渐降低，符合发育生物学规律。1空间表达模式可视化-多基因共表达可视化：如`ComplexHeatmap`工具包可绘制“空间热图矩阵”，将多个基因的表达量按空间位置排序，展示共表达模式。在肝癌ST数据中，我们将“肝癌驱动基因（如AFP、GPC3）”与“免疫基因（如PDCD1）”的表达矩阵联合可视化，发现驱动基因在癌巢高表达、免疫基因在间质区高表达，且二者形成“空间对立”。2细胞类型与空间结构可视化核心目标是展示不同细胞类型的空间分布及组织结构特征（如边界、聚集区）。-细胞类型空间分布图：如`Giotto`工具包可对注释后的细胞类型进行着色，叠加在组织切片上，直观展示“哪里有哪种细胞”。在肿瘤微环境ST数据中，我们将“肿瘤细胞”（红色）、“T细胞”（蓝色）、“巨噬细胞”（绿色）分别着色，发现T细胞富集于癌巢边缘，巨噬细胞分布于癌巢内部，形成“免疫包围”的空间结构。-空间边界与区域分割：如`NicheNet`工具包可通过空间聚类识别“细胞生态位”（niche），并可视化其边界。在肠道ST数据中，我们识别出“肠上皮细胞生态位”“潘氏细胞生态位”“免疫细胞生态位”，并通过边界线清晰标示出各生态位的空间范围，揭示肠道干细胞niche的空间位置。2细胞类型与空间结构可视化-空间轨迹可视化：如`Monocle3`的`plot_cell_trajectory`可将空间轨迹叠加在组织切片上，用颜色轨迹表示细胞命运转变路径。在斑马鱼神经嵴细胞迁移ST数据中，我们绘制了“从背部神经管到腹部”的迁移轨迹，轨迹方向与胚胎发育的“头尾轴”一致，关键调控基因（如SOX10）的表达沿轨迹逐渐升高。3多模态数据融合可视化核心目标是整合ST与其他组学数据（如图像、基因组、蛋白组）的“空间对齐”可视化，展示多维度信息的空间关联。-ST与组织病理学图像叠加：如`QuPath`工具包可将ST基因表达热图与HE染色图像叠加，实现“形态-表达”的联合可视化。在肺癌ST数据中，我们将“PD-L1表达热图”与HE染色图像叠加，发现PD-L1高表达区域对应“肿瘤浸润淋巴细胞密集区”，形态学特征与表达模式高度一致。-ST与基因组数据空间共定位：如`IntegrativeGenomicsViewer（IGV）`可将ST基因表达与CNV数据在同一坐标系中可视化。在乳腺癌ST数据中，我们将“ERBB2基因表达”与“ERBB2CNV”联合可视化，发现CNV扩增区域对应基因高表达，且二者空间热点完全重叠，提示CNV是局部表达异常的驱动因素。3多模态数据融合可视化-多组学空间网络可视化：如`Cytoscape`可将“基因-蛋白-代谢”空间调控网络图形化展示，节点代表分子，边代表调控关系，节点位置对应空间坐标。在糖尿病肾病ST数据中，我们构建了“TGF-β→COL1A1→葡萄糖-6-磷酸”的空间调控网络，网络中“TGF-β节点”富集于肾小球区，“COL1A1节点”分布于肾小管间质区，清晰展示了病理进展的空间路径。4交互式可视化平台核心目标是支持“用户自定义探索”，如点击spot查看基因表达、选择基因查看空间分布、调整参数实时更新可视化结果。-专业ST可视化工具：-LoupeBrowser（10xGenomics）：官方ST数据可视化工具，支持基因搜索、空间区域选择、细胞类型注释查看，操作简单直观，适合初学者。-Giotto：开源ST分析平台，整合了可视化、交互分析、模型构建功能，支持自定义空间坐标、颜色映射、图层叠加，适合高级用户。-SpaceRanger（10xGenomics）：官方分析流程，输出包含交互式HTML报告的可视化结果，可直观展示基因表达热图、空间聚类、细胞类型分布。4交互式可视化平台-基于Web的交互平台：如`STviewer`（2022年）基于Web开发，无需本地安装，支持用户上传ST数据，通过拖拽操作实现基因表达热图、空间轨迹、细胞类型分布的可视化与交互探索。-动态交互分析：如`Plotly`工具包可构建动态可视化，支持缩放、平移、点击查看详情。在时间序列ST数据中，我们构建了“基因表达空间分布动态变化”的可视化，用户可通过滑块调整时间点，观察基因表达热图的演变过程。5可视化结果的生物学验证与假设生成可视化不仅是“展示数据”，更是“生成假设”的工具——通过观察空间模式，可提出新的生物学问题并设计实验验证。-案例1：肿瘤免疫微空间结构的发现：在肝癌ST数据可视化中，我们发现“CD8+T细胞”与“肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）”在空间上形成“交替分布”模式（即T细胞聚集区相邻为TAMs聚集区），而非传统认为的“T细胞浸润肿瘤内部”。这一可视化结果提示“T细胞-TAMs空间互作”可能抑制抗肿瘤免疫，后续通过共培养实验证实，TAMs可通过分泌TGF-β抑制T细胞杀伤活性。-案例2：发育基因空间梯度的验证：在小鼠胚胎心脏发育ST数据可视化中，我们观察到“NKX2-5基因”在心管区的表达呈“中心高、