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SpaCross deciphers spatial structures and corrects batch effects in multi-slice spatially resolved transcriptomics
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AI
DOI：10.1038/s42003-025-08810-5.png)
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摘要
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空间分辨转录组学（SRT）通过整合基因表达与空间坐标，革新了组织架构分析。然而，现有的空间域识别方法受限于无监督学习约束、潜在空间中缺乏隐式监督以及在平衡局部空间连续性与全局语义一致性方面的挑战，尤其在多切片整合中表现突出。为解决这些问题，我们提出了SpaCross，一种用于SRT的综合性深度学习框架，旨在增强空间模式识别和跨切片一致性。SpaCross采用交叉掩码图自编码器重构基因表达特征，同时保留空间关系并缓解恒等映射问题。交叉掩码潜在一致性模块强化了潜在表示中的隐式约束，提高了特征鲁棒性。更重要的是，自适应空间-语义图结构动态整合局部和全局上下文信息，实现有效的多切片整合。广泛的评估表明，SpaCross在单切片数据集上优于十三种当前最先进方法，并在多切片整合中实现稳健的批次效应校正，同时保留具有生物学意义的空间架构。值得注意的是，SpaCross整合了不同发育阶段的胚胎小鼠组织，识别出保守区域并揭示了特定阶段的结构，如脊神经节。在心脏领域，它重建了发育轨迹，捕捉了与心脏成熟相关联的关键转录转变和基因程序。SpaCross利用交叉掩码图自编码器和自适应空间-语义整合，推动了多切片空间转录组学的发展，并揭示了保守的及特定阶段的组织结构。
期刊
IF:
5.1
论文数:
1.0W
被引数:
3.2W
机构
引用论文
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