0
0SpaHDmap 是一种新型的多模态维度缩减计算框架，专门用于提升空间转录组学（ST）数据的分辨率与解读精度。该方法通过深度学习将基因表达数据与高分辨率的组织学图像进行融合，有效克服了传统技术中存在的噪声高、数据稀疏及空间分辨率有限等缺陷。研究表明，SpaHDmap 能够识别出具有生物学解释性的“元基因”嵌入，并在模拟实验和包括小鼠脑部与人类癌症在内的多种真实数据集中，精准描绘了复杂的组织微环境和精细的空间结构。此外，该工具支持多样本并行分析及多种影像类型，为深入研究细胞空间组织及其生物学功能提供了强大的技术支撑。
References:
Tang J, Chen Z, Qian K, et al. The interpretable multimodal dimension reduction framework SpaHDmap enhances resolution in spatial transcriptomics[J]. Nature Cell Biology, 2026: 1-15.
