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0CoCo-ST 是一种创新的图形对比特征学习框架，专门用于分析复杂的空间转录组学数据。该方法通过将目标样本与背景参照进行对比，能够精准捕捉传统算法容易忽略的低方差局部生物结构。研究证明，CoCo-ST 在识别癌症早期病变、跨样本整合以及修正批次效应方面表现优异。其应用范围广泛，可适配从 Visium 到单细胞级 Xenium 等多种技术平台。此外，该工具在推断肿瘤演化轨迹和揭示细胞间通讯模式方面展现了强大的科研潜力。它为深入探索组织异质性和复杂生物过程提供了一个高效且可扩展的解决方案。
References:
Aminu M, Zhu B, Vokes N, et al. CoCo-ST detects global and local biological structures in spatial transcriptomics datasets[J]. Nature cell biology, 2025: 1-13.
