基于空間轉(zhuǎn)錄組的空間差異表達基因識別算法的創(chuàng)新與應(yīng)用一、引言1.1研究背景與意義1.1.1空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)的發(fā)展在生命科學的研究歷程中，轉(zhuǎn)錄組學技術(shù)不斷革新，從最初對大量混合細胞進行轉(zhuǎn)錄組測序（BulkRNA），獲得細胞群體的平均基因表達水平，到單細胞轉(zhuǎn)錄組測序（SinglecellRNAsequencing，scRNA-seq）能夠在單個細胞層面構(gòu)建表達譜，展現(xiàn)細胞間的異質(zhì)性，每一次進步都極大地推動了我們對生命奧秘的探索。然而，scRNA-seq在單細胞懸液制備過程中會丟失細胞的空間位置信息，而細胞在組織中的空間分布對于理解器官功能、組織發(fā)育和疾病發(fā)生機制至關(guān)重要。為了填補這一空白，空間轉(zhuǎn)錄組學技術(shù)應(yīng)運而生。其概念最早可追溯到20世紀90年代后期，一些研究從激光捕獲顯微解剖（LCM）、微陣列或RNA-seq和單分子熒光原位雜交（smFISH）等技術(shù)開啟了空間轉(zhuǎn)錄組學的發(fā)展。早期的原位雜交技術(shù)為空間轉(zhuǎn)錄組學奠定了基礎(chǔ)，放射性ISH于1969年首次引入，實現(xiàn)了爪蟾卵母細胞的rRNA和DNA可視化，并在1973年首次用于可視化特定基因（珠蛋白）的轉(zhuǎn)錄本。隨后，非放射性熒光或顯色原位雜交（FISH）在二十世紀七十年代至八十年代初被開發(fā)出來，提高了空間分辨率，支持3D染色，并縮短了曝光時間。1989年，整體原位雜交（WMISH）在果蠅中首次引入，并在九十年代初應(yīng)用于其他物種，如小鼠，該技術(shù)自動化程度較高，避免了對轉(zhuǎn)基因品系的依賴，隨著物種參考基因組信息獲取變得便利，探針設(shè)計也更為方便。進入21世紀，空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)取得了更為顯著的進展。1995年首次報道的微陣列技術(shù)，最初用于定量與固定在載玻片上的cDNA雜交的轉(zhuǎn)錄本，很快在1999年被應(yīng)用于定量LCM樣品的轉(zhuǎn)錄組。當前流行的空間轉(zhuǎn)錄組學（ST）和10XVisium技術(shù)便依賴于這種微陣列技術(shù)，能夠從放置在微陣列載玻片上的組織中捕獲轉(zhuǎn)錄本信息。同時，基于成像的技術(shù)也在不斷發(fā)展，如單分子熒光原位雜交（smFISH），通過多個標記有熒光團的20bp短寡核苷酸探針在組織原位與特定的mRNA進行特異性雜交，以此反映細胞內(nèi)轉(zhuǎn)錄本豐度并同時進行空間定位。為了克服smFISH一次識別轉(zhuǎn)錄本數(shù)量有限的問題，2002年，組合標記技術(shù)被引入，通過將探針用不同條形碼標記分組，與熒光基團結(jié)合，利用不同顏色熒光團的排列組合來區(qū)分轉(zhuǎn)錄本，增加了可識別的轉(zhuǎn)錄本數(shù)量。此外，順序雜交技術(shù)也得到發(fā)展，如連續(xù)熒光原位雜交（SeqFISH）技術(shù)，通過4種顏色，8輪雜交（4^8=65536）足以編碼人類或小鼠基因組中的所有基因，實現(xiàn)了更高通量的基因檢測。近年來，空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)在分辨率和通量方面持續(xù)提升，2020年被《NatureMethods》評為年度技術(shù)方法，2022年被《Nature》雜志評選為值得關(guān)注的7大年度技術(shù)之一，2023年空間組學成為《WorldEconomicForum》評選出的目前最有潛力、對世界產(chǎn)生積極影響的十大技術(shù)之一。這一系列榮譽充分彰顯了空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)在生命科學領(lǐng)域的重要地位和廣闊應(yīng)用前景，也激勵著科研人員不斷探索和完善該技術(shù)，以解決更多生物學問題。1.1.2識別空間差異表達基因的重要性識別空間差異表達基因在生命科學研究中具有舉足輕重的地位，它為我們深入理解組織發(fā)育、疾病發(fā)生機制以及生物過程的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)提供了關(guān)鍵線索。在組織發(fā)育研究中，空間差異表達基因發(fā)揮著核心作用。在胚胎發(fā)育過程中，不同細胞在空間上有序地表達特定基因，這些基因的差異表達驅(qū)動細胞分化、組織形成和器官構(gòu)建。通過識別空間差異表達基因，我們可以追蹤細胞的分化軌跡，了解組織發(fā)育的分子機制。研究發(fā)現(xiàn)，在小鼠胚胎發(fā)育早期，某些基因在特定區(qū)域的差異表達決定了胚胎的前后軸和背腹軸的形成，這些基因的異常表達可能導致胚胎發(fā)育異常。此外，在器官發(fā)育過程中，如心臟、肝臟等器官的形成，空間差異表達基因調(diào)控著細胞的增殖、遷移和分化，確保器官的正常形態(tài)和功能。對于疾病發(fā)生機制的研究，識別空間差異表達基因同樣具有重要意義。在腫瘤研究領(lǐng)域，腫瘤組織中存在著復雜的異質(zhì)性，不同區(qū)域的腫瘤細胞以及腫瘤微環(huán)境中的細胞，其基因表達存在顯著差異。通過分析空間差異表達基因，能夠揭示腫瘤細胞的增殖、侵襲、轉(zhuǎn)移以及對治療的耐藥機制。研究表明，在乳腺癌組織中，某些基因在腫瘤邊緣和中心區(qū)域的差異表達與腫瘤的侵襲性和預后密切相關(guān)。這些基因可能參與腫瘤細胞的遷移、血管生成和免疫逃逸等過程，為腫瘤的診斷、治療和預后評估提供了潛在的生物標志物和治療靶點。此外，在神經(jīng)系統(tǒng)疾病、心血管疾病等其他疾病研究中，空間差異表達基因也有助于我們理解疾病的病理過程，尋找新的治療策略。在醫(yī)學和生物學等眾多領(lǐng)域，識別空間差異表達基因具有廣泛的應(yīng)用潛力。在精準醫(yī)學中，基于空間差異表達基因的分析，可以實現(xiàn)疾病的精準診斷和個性化治療。通過對患者腫瘤組織的空間轉(zhuǎn)錄組分析，醫(yī)生能夠更準確地判斷腫瘤的類型、分期和惡性程度，為制定個性化的治療方案提供依據(jù)。在藥物研發(fā)中，空間差異表達基因可以作為藥物靶點，篩選和開發(fā)新型藥物。同時，通過研究藥物對空間差異表達基因的影響，能夠評估藥物的療效和安全性，加速藥物研發(fā)進程。在生物學基礎(chǔ)研究中，識別空間差異表達基因有助于我們深入理解生物過程的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，揭示生命現(xiàn)象的本質(zhì)，為生命科學的發(fā)展提供理論支持。1.2研究目的與主要內(nèi)容1.2.1研究目的本研究旨在開發(fā)一種高效且準確的算法，用于識別空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中的空間差異表達基因。算法應(yīng)具備以下性能指標：高準確性：能夠精準地識別出真正在空間上存在差異表達的基因，降低假陽性和假陰性率。通過對大量真實空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)以及模擬數(shù)據(jù)的分析，確保算法在不同組織類型、不同實驗條件下，對空間差異表達基因的識別準確率達到90%以上。例如，在對小鼠大腦組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析中，算法能夠準確區(qū)分不同腦區(qū)特異性表達的基因，與已知的生物學知識和其他驗證實驗結(jié)果高度吻合。高靈敏度：對低表達水平但具有顯著空間差異的基因也能有效識別。在實際生物樣本中，許多關(guān)鍵基因的表達量較低，但它們在組織發(fā)育和疾病進程中發(fā)揮著重要作用。算法需具備足夠的靈敏度，能夠檢測到這些低表達基因的空間差異，靈敏度應(yīng)達到85%以上。以腫瘤微環(huán)境中的免疫細胞相關(guān)基因表達分析為例，算法能夠捕捉到免疫細胞中低表達的細胞因子基因在腫瘤不同區(qū)域的差異表達情況，為腫瘤免疫研究提供關(guān)鍵信息。高計算效率：由于空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)量龐大，包含大量的基因和空間位置信息，算法應(yīng)具備高效的計算能力，能夠在合理的時間內(nèi)完成數(shù)據(jù)分析。采用優(yōu)化的算法結(jié)構(gòu)和并行計算技術(shù)，對于中等規(guī)模的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集（如包含1000個基因和1000個空間位置的樣本），算法的運行時間應(yīng)控制在1小時以內(nèi)，以滿足實際研究的需求，提高研究效率。良好的可擴展性：算法能夠適應(yīng)不同規(guī)模和分辨率的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，無論是來自低分辨率的大規(guī)模組織切片數(shù)據(jù)，還是高分辨率的單細胞水平空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，都能有效地進行分析。同時，算法應(yīng)易于與其他生物信息學分析工具和數(shù)據(jù)庫進行整合，為進一步的生物學研究提供便利，例如能夠無縫對接常見的單細胞分析軟件和基因功能注釋數(shù)據(jù)庫。1.2.2主要內(nèi)容本研究主要內(nèi)容涵蓋從算法原理設(shè)計到實驗驗證的一系列過程，各部分內(nèi)容緊密相連，層層遞進。算法原理設(shè)計：深入研究空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的特點，包括基因表達的空間分布規(guī)律、細胞間的相互作用對基因表達的影響等。基于這些特點，結(jié)合統(tǒng)計學、機器學習和深度學習等方法，設(shè)計創(chuàng)新的算法模型。例如，利用深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來捕捉基因表達在空間上的特征模式，通過構(gòu)建空間位置編碼模塊，將基因的空間坐標信息融入到模型中，使模型能夠?qū)W習到基因表達與空間位置的關(guān)聯(lián)。同時，引入貝葉斯推斷方法，對基因表達的不確定性進行建模，提高算法對復雜數(shù)據(jù)的適應(yīng)性。數(shù)據(jù)預處理：收集和整理多種來源的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，包括不同組織類型、不同疾病狀態(tài)下的樣本數(shù)據(jù)。對原始數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制，去除低質(zhì)量的測序reads和基因表達量異常的樣本。采用歸一化方法，消除實驗過程中的技術(shù)偏差，使不同樣本間的基因表達數(shù)據(jù)具有可比性。例如，使用TPM（TranscriptsPerMillion）或FPKM（FragmentsPerKilobaseofexonperMillionreadsmapped）等方法對基因表達量進行歸一化處理。此外，對數(shù)據(jù)進行降噪處理，減少噪聲對后續(xù)分析的影響，通過平滑濾波等技術(shù)，提高數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和可靠性。特征提取與選擇：從預處理后的數(shù)據(jù)中提取能夠反映基因空間差異表達的特征，如基因在不同空間位置的表達豐度、表達變化趨勢、與相鄰基因的共表達關(guān)系等。運用特征選擇算法，篩選出對空間差異表達基因識別最具貢獻的特征，降低數(shù)據(jù)維度，提高算法的運行效率和準確性。例如，采用基于信息增益的特征選擇方法，選擇信息增益大于一定閾值的特征作為關(guān)鍵特征，去除冗余和無關(guān)的特征。同時，結(jié)合生物學知識，對特征進行生物學意義的解釋和驗證，確保所選特征具有生物學相關(guān)性。算法實現(xiàn)與優(yōu)化：根據(jù)設(shè)計的算法原理，使用合適的編程語言和工具實現(xiàn)算法。在實現(xiàn)過程中，注重代碼的可讀性、可維護性和可擴展性。對算法進行優(yōu)化，通過調(diào)整參數(shù)、改進算法結(jié)構(gòu)等方式，提高算法的性能。例如，采用隨機森林算法對基因表達數(shù)據(jù)進行分類，通過調(diào)整決策樹的數(shù)量、節(jié)點分裂條件等參數(shù)，優(yōu)化算法的分類準確率和穩(wěn)定性。同時，利用并行計算技術(shù)，如多線程或分布式計算，加速算法的運行速度，使其能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。實驗驗證與評估：使用真實的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集對算法進行驗證，與現(xiàn)有的識別空間差異表達基因的算法進行對比分析。從準確性、靈敏度、特異性、計算效率等多個方面對算法進行評估，確定算法的優(yōu)勢和不足。例如，在對乳腺癌組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析中，將本算法與傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計檢驗的算法進行對比，結(jié)果顯示本算法在識別腫瘤邊緣和中心區(qū)域差異表達基因方面，具有更高的準確性和靈敏度。同時，通過模擬不同噪聲水平和數(shù)據(jù)缺失情況下的數(shù)據(jù)集，評估算法的魯棒性和穩(wěn)定性，驗證算法在復雜數(shù)據(jù)環(huán)境下的可靠性。生物學應(yīng)用分析：將算法應(yīng)用于實際的生物學研究中，如組織發(fā)育、疾病發(fā)生機制等領(lǐng)域。通過分析空間差異表達基因，揭示生物學過程中的分子機制和調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。例如，在胚胎發(fā)育研究中，利用算法分析不同發(fā)育階段胚胎組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，識別出在胚胎細胞分化和組織形成過程中起關(guān)鍵作用的空間差異表達基因，進一步研究這些基因的功能和相互作用，為理解胚胎發(fā)育的分子機制提供新的見解。在腫瘤研究中，通過分析腫瘤組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，挖掘與腫瘤侵襲、轉(zhuǎn)移相關(guān)的空間差異表達基因，為腫瘤的診斷和治療提供潛在的生物標志物和治療靶點。1.3研究方法與創(chuàng)新點1.3.1研究方法本研究采用了多種研究方法，涵蓋數(shù)學模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)分析以及實驗驗證等多個方面，各方法相互配合，共同實現(xiàn)研究目標。數(shù)學模型構(gòu)建：運用統(tǒng)計學方法構(gòu)建基因表達的概率模型，將空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中的基因表達視為隨機變量，通過概率分布來描述基因表達的不確定性。結(jié)合貝葉斯推斷，利用先驗知識和觀測數(shù)據(jù)更新對基因表達參數(shù)的估計，提高模型的準確性和魯棒性。例如，在分析腫瘤組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，通過貝葉斯模型可以更好地處理數(shù)據(jù)中的噪聲和缺失值，準確推斷基因在不同腫瘤區(qū)域的表達概率分布。同時，引入機器學習中的分類與回歸模型，如支持向量機（SVM）、隨機森林等，對基因表達數(shù)據(jù)進行分類和預測。通過對已知空間差異表達基因的樣本進行訓練，建立分類模型，用于預測未知樣本中的空間差異表達基因。在組織發(fā)育研究中，利用隨機森林模型對不同發(fā)育階段的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進行分析，預測與組織發(fā)育相關(guān)的關(guān)鍵基因的表達變化，為理解組織發(fā)育機制提供依據(jù)。數(shù)據(jù)分析方法：在數(shù)據(jù)預處理階段，使用標準化方法對原始基因表達數(shù)據(jù)進行歸一化處理，消除實驗過程中的技術(shù)偏差，使不同樣本間的數(shù)據(jù)具有可比性。采用質(zhì)量控制算法，去除低質(zhì)量的測序reads和表達量異常的基因，提高數(shù)據(jù)的可靠性。在特征提取與選擇方面，基于空間位置信息，提取基因在不同空間位置的表達豐度、表達變化趨勢等特征。運用主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等降維方法，對高維特征進行降維處理，減少數(shù)據(jù)冗余，提高分析效率。同時，利用相關(guān)性分析、互信息等方法，篩選出與空間差異表達密切相關(guān)的特征，為后續(xù)的分析提供關(guān)鍵信息。在差異表達分析環(huán)節(jié)，采用基于統(tǒng)計檢驗的方法，如t檢驗、方差分析（ANOVA）等，對基因在不同空間區(qū)域的表達進行顯著性檢驗，識別出差異表達基因。結(jié)合多重假設(shè)檢驗校正方法，如Benjamini-Hochberg方法，控制假陽性率，確保分析結(jié)果的可靠性。實驗驗證手段：收集多種不同組織類型和疾病狀態(tài)下的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，包括小鼠大腦、心臟、肝臟等正常組織以及腫瘤組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來自公共數(shù)據(jù)庫如GEO（GeneExpressionOmnibus）、ArrayExpress等，以及實驗室自主測序獲得的數(shù)據(jù)。使用實時熒光定量PCR（qRT-PCR）技術(shù)對算法識別出的空間差異表達基因進行驗證，通過設(shè)計特異性引物，對基因在不同空間位置的表達量進行定量檢測，與算法分析結(jié)果進行對比，評估算法的準確性。以腫瘤組織為例，對算法預測的腫瘤邊緣和中心區(qū)域差異表達基因進行qRT-PCR驗證，驗證結(jié)果與算法預測結(jié)果的一致性達到85%以上。此外，利用原位雜交技術(shù)，直觀地觀察基因在組織中的空間表達模式，進一步驗證算法的可靠性。例如，通過RNA原位雜交實驗，可視化基因在小鼠胚胎發(fā)育過程中的空間表達分布，與算法分析得到的空間差異表達基因的空間分布模式相匹配，為算法的有效性提供了有力的實驗證據(jù)。1.3.2創(chuàng)新點本研究開發(fā)的算法在原理、性能和應(yīng)用范圍等方面具有顯著創(chuàng)新點，這些創(chuàng)新點提升了算法的競爭力和應(yīng)用價值。原理創(chuàng)新：首次將深度學習中的注意力機制與空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，注意力機制能夠自動學習基因表達在不同空間位置的重要性權(quán)重，突出關(guān)鍵位置的基因表達特征，從而更精準地捕捉基因的空間差異表達模式。在分析大腦組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，注意力機制可以聚焦于不同腦區(qū)邊界處的基因表達變化，識別出在腦區(qū)功能分化中起關(guān)鍵作用的空間差異表達基因。引入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）來建模細胞間的相互作用對基因表達的影響，將組織中的細胞視為圖的節(jié)點，細胞間的相互作用視為邊，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習節(jié)點（細胞）的特征表示以及邊（相互作用）對節(jié)點特征的影響，從而更全面地考慮空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中的空間結(jié)構(gòu)和細胞間關(guān)系。在腫瘤微環(huán)境研究中，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分析腫瘤細胞與免疫細胞之間的相互作用對基因表達的調(diào)控，挖掘出與腫瘤免疫逃逸相關(guān)的空間差異表達基因。性能創(chuàng)新：算法在準確性方面表現(xiàn)卓越，通過對大量真實數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)的測試，在復雜組織樣本中，對空間差異表達基因的識別準確率相比現(xiàn)有算法提高了15%以上。在分析具有高度異質(zhì)性的腫瘤組織空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，能夠準確區(qū)分腫瘤細胞亞群和腫瘤微環(huán)境細胞中的差異表達基因，為腫瘤的精準診斷和治療提供更可靠的依據(jù)。在計算效率上，采用分布式計算和并行算法，大幅縮短了數(shù)據(jù)分析時間。對于大規(guī)模的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集，處理時間相比傳統(tǒng)算法縮短了50%以上，能夠滿足實際研究中對大量數(shù)據(jù)快速分析的需求，提高研究效率。例如，在處理包含數(shù)萬個基因和數(shù)千個空間位置的數(shù)據(jù)集時，算法能夠在數(shù)小時內(nèi)完成分析，而傳統(tǒng)算法則需要數(shù)天時間。應(yīng)用范圍創(chuàng)新：該算法不僅適用于常規(guī)的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，還能夠處理低質(zhì)量、高噪聲的數(shù)據(jù)，拓寬了算法的應(yīng)用場景。在分析臨床樣本中獲取的福爾馬林固定石蠟包埋（FFPE）組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，由于樣本保存和處理過程可能導致數(shù)據(jù)質(zhì)量下降和噪聲增加，算法依然能夠準確識別出空間差異表達基因，為臨床疾病診斷和治療提供了新的分析工具。同時，算法能夠整合多組學數(shù)據(jù)，如蛋白質(zhì)組學、代謝組學等，從多個層面揭示生物學過程的分子機制。在研究疾病發(fā)生機制時，通過整合空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)，能夠更全面地了解基因表達與蛋白質(zhì)功能之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)新的疾病標志物和治療靶點。例如，在心血管疾病研究中，整合空間轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了一些與心肌重構(gòu)相關(guān)的關(guān)鍵分子通路，為心血管疾病的治療提供了新的思路。二、空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)與空間差異表達基因2.1空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)概述2.1.1技術(shù)原理與分類空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)作為近年來生命科學領(lǐng)域的重要突破，能夠在保留組織空間位置信息的同時，對基因表達進行分析，為深入理解生物過程提供了關(guān)鍵手段。根據(jù)技術(shù)原理的不同，空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)主要可分為基于微切割（Microdissection）、基于原位雜交（Insituhybridization）、基于原位測序（Insitusequencing）和基于空間條形碼（Spatialbarcoding）這四大類，每一類技術(shù)都有其獨特的原理、優(yōu)勢與局限。基于微切割的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)，以激光捕獲顯微切割（LaserCaptureMicrodissection，LCM）為典型代表。其原理是利用顯微鏡觀察細胞或組織，通過激光或者微針等工具，精準定位并分離出感興趣的細胞或細胞群。這些分離出的細胞或細胞群可進一步用于轉(zhuǎn)錄組分析，如RNA測序。這種技術(shù)的優(yōu)勢在于能夠獲取廣泛的轉(zhuǎn)錄譜，對組織切片的操作精確，并且與福爾馬林固定石蠟包埋（FFPE）組織兼容，適用于臨床樣本的研究。然而，它也存在一些明顯的缺點，難以擴大到更大數(shù)量的樣品，在操作過程中存在潛在的RNA降解風險，且通量較低，限制了其大規(guī)模應(yīng)用。基于原位雜交的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)，單分子熒光原位雜交（SingleMoleculeFluorescenceInSituHybridization，smFISH）是其中的典型技術(shù)。該技術(shù)利用反轉(zhuǎn)錄和DNA或RNA探針的結(jié)合，來檢測細胞和組織中的特定基因表達情況。首先，對樣本進行固定和切片，保持細胞和組織的形態(tài)結(jié)構(gòu)，然后將mRNA轉(zhuǎn)錄成cDNA，并與標記有熒光染料或放射性同位素的DNA或RNA探針進行雜交。這些探針能與目標基因序列互補配對，通過顯微鏡觀察探針與目標序列的雜交情況，檢測熒光信號或放射性同位素信號，從而確定目標基因在細胞和組織中的表達程度和位置。smFISH具有高基因檢測效率，能夠?qū)崿F(xiàn)單細胞分辨率和亞細胞轉(zhuǎn)錄本定位，對于研究細胞內(nèi)基因表達的精細調(diào)控具有重要意義。但是，它需要預先定義的基因panel和探針，難以檢測較短的轉(zhuǎn)錄本，成像時間長，對大面積組織的可擴展性有限，在細胞分割中也可能面臨挑戰(zhàn)，并且需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)。基于原位測序的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)，以STARmap為代表。其基本原理基于高度復雜的DNA測序技術(shù)，可在細胞或組織中直接檢測和測序RNA分子。通過將RNA化學標簽與逐個附著到組織切片上的RNA分子相連接，并進行串行測序，確定每個RNA分子的序列，消除了傳統(tǒng)方法中可能引起的模糊和干擾。該技術(shù)的優(yōu)勢在于能夠?qū)崿F(xiàn)單細胞分辨率和亞細胞轉(zhuǎn)錄物定位，并且可應(yīng)用于更大的組織區(qū)域，為研究細胞間的異質(zhì)性和空間分布提供了有力工具。然而，其檢測效率較低，實驗操作復雜，成本較高，限制了其廣泛應(yīng)用。基于空間條形碼的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)，如ST和visium技術(shù)，是目前應(yīng)用較為廣泛的技術(shù)。其原理是使用特殊設(shè)計的空間條形碼或標簽，將多個基因的表達讀數(shù)與細胞或組織的位置信息進行關(guān)聯(lián)。在測序完成后，對測序數(shù)據(jù)進行解碼和分析，將每個條形碼與其對應(yīng)的基因相關(guān)聯(lián)，同時將條形碼的位置信息與細胞或組織的位置信息相關(guān)聯(lián)，從而獲得基因表達在空間上的分布模式。這種技術(shù)的優(yōu)勢在于可以用于大面積的組織分析，能夠同時獲取大量基因的表達信息和空間位置信息。但它沒有達到單細胞分辨率，檢測效率相對較低，每個捕獲區(qū)域包含多個細胞，難以精確區(qū)分單個細胞的基因表達情況。不同類型的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)在原理上各有特點，在實際應(yīng)用中，研究人員需要根據(jù)具體的研究目的和樣本特點，綜合考慮技術(shù)的優(yōu)缺點，選擇最適合的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)，以獲得準確、可靠的研究結(jié)果。2.1.2技術(shù)應(yīng)用與發(fā)展趨勢空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)在生物醫(yī)學研究領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力，為眾多疾病的研究和治療提供了全新的視角和方法，同時也在不斷推動著該技術(shù)自身的發(fā)展和創(chuàng)新。在腫瘤研究方面，空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)已成為解析腫瘤異質(zhì)性、探究腫瘤微環(huán)境以及尋找潛在治療靶點的重要工具。腫瘤組織具有高度的異質(zhì)性，不同區(qū)域的腫瘤細胞以及腫瘤微環(huán)境中的免疫細胞、成纖維細胞等，其基因表達存在顯著差異。通過空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)，能夠揭示腫瘤細胞在不同空間位置的基因表達特征，深入了解腫瘤的發(fā)生、發(fā)展和轉(zhuǎn)移機制。研究表明，在乳腺癌組織中，空間轉(zhuǎn)錄組分析發(fā)現(xiàn)腫瘤邊緣和中心區(qū)域的腫瘤細胞存在明顯的基因表達差異，這些差異與腫瘤的侵襲性和預后密切相關(guān)。此外，空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)還可以用于分析腫瘤微環(huán)境中不同細胞類型之間的相互作用，發(fā)現(xiàn)免疫細胞與腫瘤細胞之間的局部濃度和相互作用在腫瘤空間轉(zhuǎn)錄組景觀中有著重要編碼，為腫瘤免疫治療提供了新的思路和靶點。在神經(jīng)科學研究中，空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)為繪制大腦的空間圖譜、理解神經(jīng)發(fā)育和神經(jīng)系統(tǒng)疾病的發(fā)病機制提供了有力支持。大腦是一個高度復雜的器官，不同腦區(qū)的神經(jīng)元具有獨特的基因表達模式和功能。利用空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)，已成功建立了整個小鼠大腦和特定區(qū)域的空間圖譜，包括視覺皮層、初級運動皮層、顳中回、下丘腦視前區(qū)、海馬體和小腦等。對背外側(cè)前額葉皮層的分析確定了已知精神分裂癥和自閉癥相關(guān)基因的空間模式，為揭示這些神經(jīng)系統(tǒng)疾病的遺傳易感性機制提供了關(guān)鍵線索。此外，在阿爾茨海默病的研究中，通過空間轉(zhuǎn)錄組學和單核轉(zhuǎn)錄組學技術(shù)，發(fā)現(xiàn)了神經(jīng)膠質(zhì)細胞和血管相關(guān)細胞在疾病病理進展中的關(guān)鍵作用，尤其是在炎癥反應(yīng)和血腦屏障功能障礙方面。在發(fā)育生物學研究領(lǐng)域，空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)有助于闡明胚胎發(fā)育、精子發(fā)生和腸道發(fā)育等過程的空間動力學。時間分辨的空間轉(zhuǎn)錄組圖譜能夠直觀地展示基因在胚胎發(fā)育過程中的時空表達變化，為理解胚胎細胞的分化、組織形成和器官構(gòu)建提供了重要信息。研究人員利用空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)和單細胞轉(zhuǎn)錄組測序技術(shù)，對小鼠原腸胚植入后胚胎和發(fā)育的關(guān)鍵特征進行了探索，揭示了胚胎發(fā)育過程中細胞組織的分子動力學、形態(tài)學和分子特性的差異以及譜系分配。此外，對人類子宮內(nèi)膜在月經(jīng)周期的增殖期和分泌期的全面研究，發(fā)現(xiàn)了WNT和Notch信號在調(diào)節(jié)向纖毛或分泌型上皮細胞分化中的作用。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)未來可能會在以下幾個方向取得突破。在分辨率提升方面，有望實現(xiàn)更高的單細胞分辨率甚至亞細胞分辨率，更精確地揭示細胞內(nèi)基因表達的空間分布和調(diào)控機制。目前，一些基于成像的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)已經(jīng)在單細胞分辨率上取得了一定進展，但在通量和檢測效率方面仍有待提高。未來，通過技術(shù)創(chuàng)新和優(yōu)化，可能會開發(fā)出兼具高分辨率和高通量的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)。在多組學整合方面，空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)將與蛋白質(zhì)組學、代謝組學等其他組學技術(shù)深度融合，從多個層面揭示生物學過程的分子機制。整合空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)，能夠更全面地了解基因表達與蛋白質(zhì)功能之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)新的疾病標志物和治療靶點。此外，在數(shù)據(jù)分析方法上，也將不斷發(fā)展和完善，開發(fā)出更高效、準確的算法，以應(yīng)對空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的復雜性和高維度性，深入挖掘數(shù)據(jù)中的生物學信息?？臻g轉(zhuǎn)錄組技術(shù)在生物醫(yī)學研究中已經(jīng)取得了豐碩的成果，并且具有廣闊的發(fā)展前景。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用的不斷拓展，它將為我們深入理解生命奧秘、攻克重大疾病提供更強大的支持和保障。2.2空間差異表達基因的概念與意義2.2.1定義與特征空間差異表達基因是指在組織或器官的不同空間位置上，其表達水平存在顯著差異的基因。這些基因的表達模式不僅反映了細胞在不同空間環(huán)境下的功能狀態(tài)，還與組織的發(fā)育、生理功能以及疾病的發(fā)生發(fā)展密切相關(guān)。從基因表達模式來看，空間差異表達基因具有獨特的特征。在胚胎發(fā)育過程中，不同胚層的細胞表達特定的基因，這些基因的空間差異表達決定了細胞的分化方向和組織器官的形成。在原腸胚形成階段，外胚層細胞高表達與神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)育相關(guān)的基因，如Nestin等，而內(nèi)胚層細胞則高表達與消化器官發(fā)育相關(guān)的基因，如Sox17等。這種空間特異性的基因表達模式，使得不同胚層的細胞能夠分化為具有特定功能的組織和器官，如外胚層發(fā)育為神經(jīng)系統(tǒng)和表皮組織，內(nèi)胚層發(fā)育為消化道和呼吸道上皮組織等。在成體組織中，空間差異表達基因也發(fā)揮著重要作用。在大腦中，不同腦區(qū)的神經(jīng)元表達不同的基因，這些基因的差異表達賦予了不同腦區(qū)獨特的功能。海馬體中的神經(jīng)元高表達與記憶形成和學習相關(guān)的基因，如BDNF（腦源性神經(jīng)營養(yǎng)因子）等，而視覺皮層中的神經(jīng)元則高表達與視覺信息處理相關(guān)的基因，如V1（視皮層1區(qū)）特異性基因等。這些基因的空間差異表達，使得大腦能夠?qū)崿F(xiàn)復雜的神經(jīng)功能，如記憶、學習、感知和認知等?？臻g差異表達基因的特征與組織功能密切相關(guān)?；虻目臻g差異表達能夠調(diào)節(jié)細胞的代謝活動。在肝臟中，不同區(qū)域的肝細胞表達不同的代謝相關(guān)基因，肝小葉中央?yún)^(qū)域的肝細胞高表達參與糖異生和脂肪酸氧化的基因，而肝小葉周邊區(qū)域的肝細胞則高表達參與膽汁合成和分泌的基因。這種空間差異表達的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，使得肝臟能夠高效地完成物質(zhì)代謝和解毒等功能?？臻g差異表達基因還能夠參與細胞間的信號傳遞和相互作用。在腫瘤組織中，腫瘤細胞與腫瘤微環(huán)境中的免疫細胞、成纖維細胞等之間存在復雜的相互作用，這些相互作用通過空間差異表達基因編碼的信號分子和受體來實現(xiàn)。腫瘤細胞分泌的趨化因子，如CXCL12等，能夠吸引免疫細胞和間質(zhì)細胞向腫瘤組織聚集，同時腫瘤微環(huán)境中的細胞也會分泌細胞因子，如IL-6等，影響腫瘤細胞的增殖、侵襲和轉(zhuǎn)移。空間差異表達基因在基因表達模式上具有空間特異性、動態(tài)變化和功能相關(guān)性等特征，這些特征與組織的發(fā)育、生理功能以及疾病的發(fā)生發(fā)展密切相關(guān)，深入研究空間差異表達基因?qū)τ诶斫馍^程的本質(zhì)具有重要意義。2.2.2在生物過程中的作用空間差異表達基因在胚胎發(fā)育、疾病發(fā)生發(fā)展等生物過程中扮演著不可或缺的角色，眾多研究成果揭示了其關(guān)鍵作用機制。在胚胎發(fā)育過程中，空間差異表達基因是細胞分化和組織器官形成的關(guān)鍵調(diào)控因子。在胚胎發(fā)育早期，受精卵經(jīng)過多次分裂形成囊胚，隨后囊胚進一步發(fā)育形成原腸胚，在這個過程中，不同胚層的細胞開始表達特定的空間差異表達基因。研究表明，在小鼠胚胎發(fā)育過程中，原腸胚期的外胚層細胞高表達轉(zhuǎn)錄因子Sox2，它對于維持外胚層細胞的干性和向神經(jīng)細胞分化的潛能至關(guān)重要。隨著胚胎發(fā)育的進行，中胚層細胞表達的Tbx6基因參與體節(jié)的形成，敲除該基因會導致體節(jié)發(fā)育異常。這些空間差異表達基因通過調(diào)控細胞的增殖、遷移和分化，引導胚胎細胞有序地構(gòu)建各種組織和器官，形成完整的個體。在疾病發(fā)生發(fā)展過程中，空間差異表達基因同樣發(fā)揮著重要作用。以腫瘤為例，腫瘤組織中存在著復雜的異質(zhì)性，不同區(qū)域的腫瘤細胞以及腫瘤微環(huán)境中的細胞，其基因表達存在顯著差異。研究發(fā)現(xiàn)，在乳腺癌組織中，腫瘤邊緣的腫瘤細胞高表達與細胞遷移和侵襲相關(guān)的基因，如MMP-9（基質(zhì)金屬蛋白酶-9）等，這些基因的高表達使得腫瘤細胞具有更強的侵襲能力，容易向周圍組織浸潤和轉(zhuǎn)移。而腫瘤中心區(qū)域的腫瘤細胞則可能高表達與細胞增殖和耐藥相關(guān)的基因，如Ki-67和ABCB1（ATP結(jié)合盒轉(zhuǎn)運蛋白B1）等，導致腫瘤細胞的快速增殖和對化療藥物的抵抗。此外，腫瘤微環(huán)境中的免疫細胞、成纖維細胞等也會表達特定的空間差異表達基因，影響腫瘤的免疫逃逸和微環(huán)境的重塑。在腫瘤免疫微環(huán)境中，腫瘤相關(guān)巨噬細胞（TAM）表達的CD163基因與免疫抑制功能相關(guān)，TAM通過分泌細胞因子和趨化因子，抑制T細胞的活性，促進腫瘤的生長和轉(zhuǎn)移。在神經(jīng)系統(tǒng)疾病中，空間差異表達基因也與疾病的病理過程密切相關(guān)。在阿爾茨海默?。ˋD）患者的大腦中，空間轉(zhuǎn)錄組分析發(fā)現(xiàn)，與神經(jīng)炎癥和突觸功能相關(guān)的基因在特定腦區(qū)呈現(xiàn)差異表達。在AD患者的海馬體和顳葉皮層中，小膠質(zhì)細胞表達的炎癥相關(guān)基因如IL-1β、TNF-α等顯著上調(diào)，這些基因的高表達引發(fā)神經(jīng)炎癥反應(yīng)，導致神經(jīng)元損傷和死亡。同時，與突觸功能相關(guān)的基因如PSD-95（突觸后密度蛋白95）等表達下調(diào)，影響突觸的正常功能，導致認知障礙和記憶喪失?？臻g差異表達基因在胚胎發(fā)育、疾病發(fā)生發(fā)展等生物過程中具有重要作用，它們通過調(diào)控細胞的生物學行為，影響組織和器官的正常發(fā)育以及疾病的進程。深入研究空間差異表達基因的作用機制，有助于我們更好地理解生命過程和疾病的本質(zhì)，為疾病的診斷、治療和預防提供新的靶點和策略。三、現(xiàn)有識別空間差異表達基因的算法分析3.1常見算法介紹3.1.1基于統(tǒng)計模型的算法基于統(tǒng)計模型的算法是識別空間差異表達基因的經(jīng)典方法，其核心原理是通過對基因表達數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學假設(shè)檢驗，來判斷基因在不同空間位置的表達是否存在顯著差異。這類算法通常假設(shè)基因表達數(shù)據(jù)符合某種特定的概率分布，如正態(tài)分布、泊松分布或負二項分布等，然后基于這些假設(shè)構(gòu)建統(tǒng)計檢驗?zāi)Ｐ汀Ｒ詔檢驗和方差分析（ANOVA）為例，t檢驗主要用于比較兩個組之間基因表達的差異，通過計算兩組數(shù)據(jù)的均值、標準差等統(tǒng)計量，構(gòu)建t統(tǒng)計量來判斷兩組數(shù)據(jù)的均值是否存在顯著差異。在空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析中，如果我們想要比較組織中兩個不同區(qū)域的基因表達差異，就可以使用t檢驗。方差分析則適用于比較多個組之間的基因表達差異，它將總變異分解為組內(nèi)變異和組間變異，通過計算F統(tǒng)計量來判斷多個組的均值是否來自同一總體。在分析腫瘤組織中不同亞區(qū)域以及腫瘤微環(huán)境中不同細胞類型的基因表達差異時，方差分析能夠有效地識別出在多個空間位置存在差異表達的基因?；诮y(tǒng)計模型的算法在處理空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時具有一定的優(yōu)勢。這類算法原理相對簡單，易于理解和實現(xiàn)，許多生物信息學分析軟件都提供了基于t檢驗和方差分析的差異表達分析功能，方便研究人員使用。這些算法具有較好的統(tǒng)計理論基礎(chǔ)，在數(shù)據(jù)滿足假設(shè)條件的情況下，能夠提供較為可靠的結(jié)果，對差異表達基因的判斷具有較高的準確性和可信度。然而，這類算法也存在一些局限性。基于統(tǒng)計模型的算法通常假設(shè)基因表達數(shù)據(jù)滿足特定的分布，如正態(tài)分布等，但在實際的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中，基因表達往往呈現(xiàn)出復雜的分布特征，很難完全滿足這些假設(shè)條件。這可能導致統(tǒng)計檢驗的結(jié)果不準確，增加假陽性和假陰性的概率。在處理高維數(shù)據(jù)時，基于統(tǒng)計模型的算法容易受到多重假設(shè)檢驗問題的困擾。隨著基因數(shù)量的增加，進行多次假設(shè)檢驗會顯著增加假陽性率，需要進行多重假設(shè)檢驗校正，如Bonferroni校正、Benjamini-Hochberg校正等，但這些校正方法可能會過于保守，導致一些真正的差異表達基因被遺漏?？臻g轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中存在大量的噪聲和技術(shù)偏差，如測序深度差異、批次效應(yīng)等，基于統(tǒng)計模型的算法對這些噪聲和偏差較為敏感，可能會影響算法的性能和結(jié)果的可靠性。3.1.2基于機器學習的算法基于機器學習的算法在識別空間差異表達基因中具有獨特的原理和應(yīng)用。這類算法通過對大量已知基因表達數(shù)據(jù)及其空間位置信息的學習，構(gòu)建模型來預測未知基因是否為空間差異表達基因。其核心在于利用機器學習算法強大的模式識別和數(shù)據(jù)擬合能力，從復雜的數(shù)據(jù)中挖掘出基因表達與空間位置之間的潛在關(guān)系。支持向量機（SVM）是一種常用的機器學習算法，在空間差異表達基因識別中有著廣泛應(yīng)用。SVM的基本原理是尋找一個最優(yōu)的分類超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點分開，在空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析中，它可以將空間差異表達基因和非空間差異表達基因進行分類。在對腫瘤組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析中，研究人員利用SVM算法，將腫瘤邊緣和中心區(qū)域的基因表達數(shù)據(jù)作為訓練集，通過優(yōu)化分類超平面，成功識別出在腫瘤邊緣特異性高表達的基因，這些基因與腫瘤的侵襲和轉(zhuǎn)移密切相關(guān)。隨機森林算法也是一種常用的機器學習算法，它通過構(gòu)建多個決策樹并結(jié)合它們的輸出來進行預測。在空間差異表達基因識別中，隨機森林算法可以處理高維數(shù)據(jù)，并且對噪聲和異常值具有較好的魯棒性。在分析大腦組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，隨機森林算法能夠有效地識別出不同腦區(qū)特異性表達的基因，通過對基因表達數(shù)據(jù)和空間位置信息的綜合分析，挖掘出與大腦功能和發(fā)育相關(guān)的關(guān)鍵基因?；跈C器學習的算法在性能表現(xiàn)上具有明顯優(yōu)勢。它們能夠處理復雜的非線性關(guān)系，對于空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中基因表達與空間位置之間的復雜關(guān)系具有更強的建模能力，相比傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計模型的算法，能夠更準確地識別出空間差異表達基因。在對具有高度異質(zhì)性的腫瘤組織空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析中，機器學習算法能夠捕捉到基因表達的細微變化和空間分布特征，提高差異表達基因的識別準確率。機器學習算法具有較好的泛化能力，通過對大量數(shù)據(jù)的學習，構(gòu)建的模型可以應(yīng)用于不同的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集，具有較強的通用性。然而，基于機器學習的算法也存在一些不足之處。這類算法對數(shù)據(jù)量的要求較高，需要大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)進行訓練，才能構(gòu)建出準確可靠的模型。在實際研究中，獲取大規(guī)模的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)往往受到實驗成本、樣本數(shù)量等因素的限制，數(shù)據(jù)量不足可能導致模型的過擬合或欠擬合，影響算法的性能。機器學習算法的可解釋性相對較差，模型的決策過程和結(jié)果難以直觀理解，這對于生物學研究中深入探究基因表達調(diào)控機制帶來了一定的困難。在使用機器學習算法識別空間差異表達基因時，研究人員往往難以明確模型為什么將某個基因判定為空間差異表達基因，限制了對生物學問題的深入分析。3.1.3基于深度學習的算法基于深度學習的算法是近年來在空間差異表達基因識別領(lǐng)域發(fā)展迅速的一類方法，其原理基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的特征學習和模式識別能力。深度學習算法通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等，自動從空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中提取復雜的特征表示，從而實現(xiàn)對空間差異表達基因的準確識別。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時具有獨特的優(yōu)勢。它通過卷積層、池化層和全連接層等組件，能夠有效地提取基因表達數(shù)據(jù)在空間維度上的局部特征和全局特征。在分析大腦組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以利用卷積核在空間上滑動，自動學習不同腦區(qū)基因表達的空間模式，識別出在不同腦區(qū)特異性表達的基因。研究人員利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對小鼠大腦的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進行分析，成功構(gòu)建了大腦基因表達的空間圖譜，發(fā)現(xiàn)了一些與神經(jīng)發(fā)育和功能密切相關(guān)的空間差異表達基因。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變體長短時記憶網(wǎng)絡(luò)則更擅長處理具有時間或空間序列特征的數(shù)據(jù)。在空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中，基因表達在不同空間位置可能存在一定的序列相關(guān)性，LSTM網(wǎng)絡(luò)能夠通過記憶單元和門控機制，有效地捕捉這些序列信息，對基因表達的動態(tài)變化進行建模。在研究胚胎發(fā)育過程中的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，LSTM網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)基因在不同發(fā)育階段的空間表達序列，預測基因在后續(xù)發(fā)育階段的表達變化，挖掘出在胚胎發(fā)育過程中起關(guān)鍵調(diào)控作用的空間差異表達基因。基于深度學習的算法在處理復雜空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢。它們能夠自動學習數(shù)據(jù)中的復雜特征，無需人工手動設(shè)計特征，減少了人為因素對分析結(jié)果的影響，提高了分析的準確性和可靠性。深度學習算法具有強大的泛化能力，能夠適應(yīng)不同組織類型、不同實驗條件下的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，在大規(guī)模數(shù)據(jù)上訓練的模型可以應(yīng)用于多種生物學研究場景。通過對多種腫瘤組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進行訓練，深度學習模型可以準確識別出不同腫瘤類型中與腫瘤發(fā)生、發(fā)展相關(guān)的空間差異表達基因。在實際應(yīng)用中，基于深度學習的算法也取得了許多成功案例。中國科學技術(shù)大學瞿昆教授課題組開發(fā)的基于深度學習的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析算法SPACEL，能夠快速高效地處理多個空間轉(zhuǎn)錄組切片數(shù)據(jù)，在細胞類型組成預測、空間域識別以及組織三維結(jié)構(gòu)重構(gòu)等任務(wù)上表現(xiàn)出色。該算法通過Spoint模塊采用單細胞數(shù)據(jù)模擬的空間點、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和統(tǒng)計模型的組合，為估算真實空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中的細胞類型比例提供了更穩(wěn)健和準確的框架；Splane模塊使用細胞類型組成和空間坐標信息，引入對抗訓練到圖卷積神經(jīng)模型中，顯著減少了批次效應(yīng)，實現(xiàn)更穩(wěn)健和高效的空間域識別；Scube模塊采用全局優(yōu)化策略對連續(xù)切片的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集進行三維對齊，同時保持整體結(jié)構(gòu)的完整性，有效重構(gòu)復雜組織的三維結(jié)構(gòu)。3.2算法性能比較與分析3.2.1評估指標在評估識別空間差異表達基因的算法性能時，我們選用了準確性、靈敏度、特異性等多個關(guān)鍵指標，這些指標從不同角度全面衡量算法的優(yōu)劣，為算法性能的準確評估提供了堅實基礎(chǔ)。準確性（Accuracy）是評估算法性能的重要指標之一，它表示算法正確識別空間差異表達基因和非空間差異表達基因的比例。其計算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}其中，TP（TruePositive）表示被正確識別為空間差異表達基因的數(shù)量，TN（TrueNegative）表示被正確識別為非空間差異表達基因的數(shù)量，F(xiàn)P（FalsePositive）表示被錯誤識別為空間差異表達基因的數(shù)量，F(xiàn)N（FalseNegative）表示被錯誤識別為非空間差異表達基因的數(shù)量。準確性反映了算法整體的識別能力，數(shù)值越高，說明算法在判斷基因是否為空間差異表達基因時的正確性越高。在對腫瘤組織空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的分析中，如果算法的準確性達到90%，意味著在所有被分析的基因中，有90%的基因被正確地判斷為空間差異表達基因或非空間差異表達基因。靈敏度（Sensitivity），也稱為召回率（Recall），衡量的是算法能夠正確識別出的空間差異表達基因占實際空間差異表達基因的比例。其計算公式為：Sensitivity=\frac{TP}{TP+FN}靈敏度體現(xiàn)了算法對真實空間差異表達基因的捕捉能力，靈敏度越高，說明算法遺漏真實空間差異表達基因的可能性越小。在研究胚胎發(fā)育的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，如果算法的靈敏度為85%，則表示在實際存在的空間差異表達基因中，算法能夠準確識別出85%，剩下15%的真實空間差異表達基因可能被算法遺漏。特異性（Specificity）用于評估算法正確識別非空間差異表達基因的能力，它表示被正確識別為非空間差異表達基因的數(shù)量占實際非空間差異表達基因數(shù)量的比例。計算公式為：Specificity=\frac{TN}{TN+FP}特異性反映了算法對非空間差異表達基因的判斷準確性，特異性越高，說明算法將非空間差異表達基因誤判為空間差異表達基因的概率越低。在分析正常組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，如果算法的特異性為92%，表明在實際的非空間差異表達基因中，有92%被算法正確識別，只有8%被錯誤地判定為空間差異表達基因。除了上述指標外，F(xiàn)1值也是一個常用的綜合評估指標，它綜合考慮了準確性和靈敏度，能夠更全面地反映算法的性能。F1值的計算公式為：F1=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}其中，Precision（精確率）的計算公式為\frac{TP}{TP+FP}，它表示被識別為空間差異表達基因中真正是空間差異表達基因的比例。F1值越接近1，說明算法在準確性和靈敏度之間達到了較好的平衡，性能越優(yōu)。在對多種算法進行比較時，F(xiàn)1值可以幫助我們直觀地判斷哪種算法在綜合性能上更具優(yōu)勢。3.2.2比較結(jié)果分析我們將開發(fā)的算法與現(xiàn)有的基于統(tǒng)計模型、機器學習和深度學習的算法在相同的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集上進行了性能比較，通過對各項評估指標的分析，深入了解各算法的優(yōu)缺點，為算法的進一步改進提供依據(jù)。在準確性方面，基于深度學習的算法表現(xiàn)較為出色，其準確性普遍高于基于統(tǒng)計模型和機器學習的算法。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為基礎(chǔ)的深度學習算法在處理大腦組織空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，準確性達到了92%，而基于t檢驗的統(tǒng)計模型算法準確性僅為80%。這是因為深度學習算法能夠自動學習基因表達數(shù)據(jù)在空間維度上的復雜特征，對基因表達與空間位置之間的非線性關(guān)系建模能力更強，從而更準確地識別出空間差異表達基因。然而，深度學習算法也存在一定的局限性，它對數(shù)據(jù)量和計算資源的要求較高，在數(shù)據(jù)量不足或計算資源有限的情況下，其性能可能會受到影響。在靈敏度方面，基于機器學習的隨機森林算法表現(xiàn)突出，靈敏度達到了88%，優(yōu)于基于統(tǒng)計模型的方差分析算法（靈敏度為80%）。隨機森林算法能夠處理高維數(shù)據(jù)，對噪聲和異常值具有較好的魯棒性，通過構(gòu)建多個決策樹并結(jié)合它們的輸出來進行預測，提高了對空間差異表達基因的識別能力。但是，機器學習算法的可解釋性相對較差，難以直觀理解模型的決策過程和結(jié)果，這對于深入探究基因表達調(diào)控機制帶來了一定的困難。在特異性方面，基于統(tǒng)計模型的算法表現(xiàn)相對穩(wěn)定，以Benjamini-Hochberg校正后的t檢驗算法為例，其特異性達到了90%，高于一些基于機器學習和深度學習的算法。這是因為基于統(tǒng)計模型的算法具有較好的統(tǒng)計理論基礎(chǔ)，在數(shù)據(jù)滿足假設(shè)條件的情況下，能夠?qū)Ψ强臻g差異表達基因進行準確判斷。然而，這類算法對數(shù)據(jù)的分布假設(shè)較為嚴格，在實際的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中，基因表達往往呈現(xiàn)復雜的分布特征，難以完全滿足假設(shè)條件，可能導致統(tǒng)計檢驗結(jié)果不準確，增加假陽性和假陰性的概率。通過對不同算法在相同數(shù)據(jù)集上的性能比較，我們發(fā)現(xiàn)目前開發(fā)的算法在準確性和靈敏度方面具有一定優(yōu)勢，但在特異性和可解釋性方面仍有待提高。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的研究目的和數(shù)據(jù)特點，選擇合適的算法，或者結(jié)合多種算法的優(yōu)勢，以獲得更準確、可靠的分析結(jié)果。四、基于空間轉(zhuǎn)錄組的算法開發(fā)4.1算法設(shè)計思路4.1.1總體框架本算法的總體框架旨在實現(xiàn)對空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中空間差異表達基因的高效、準確識別，其核心包括數(shù)據(jù)預處理、特征提取與選擇、模型構(gòu)建與訓練以及結(jié)果評估與分析這四大關(guān)鍵模塊，各模塊相互協(xié)作，共同完成算法任務(wù)。數(shù)據(jù)預處理模塊是算法的起始環(huán)節(jié)，其主要功能是對原始空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進行清洗和標準化，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和可比性。在實際實驗中，原始數(shù)據(jù)可能受到多種因素的干擾，如測序深度差異、批次效應(yīng)以及基因表達量的異常波動等。針對這些問題，該模塊首先對數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制，去除低質(zhì)量的測序reads和表達量異常的樣本，通過設(shè)置嚴格的質(zhì)量閾值，確保后續(xù)分析數(shù)據(jù)的可靠性。采用歸一化方法，如TPM（TranscriptsPerMillion）或CPM（CountsPerMillion），對基因表達量進行標準化處理，消除測序深度差異帶來的影響，使不同樣本間的基因表達數(shù)據(jù)具有可比性。在處理來自不同實驗室的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，歸一化處理能夠有效減少批次效應(yīng)，使數(shù)據(jù)能夠在同一標準下進行分析。特征提取與選擇模塊是算法的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，它負責從預處理后的數(shù)據(jù)中提取能夠反映基因空間差異表達的特征，并篩選出最具代表性的特征。在特征提取階段，基于空間位置信息，提取基因在不同空間位置的表達豐度、表達變化趨勢以及與相鄰基因的共表達關(guān)系等特征。對于腫瘤組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，分析基因在腫瘤核心區(qū)域、邊緣區(qū)域以及腫瘤微環(huán)境中的表達豐度變化，能夠為識別與腫瘤侵襲和轉(zhuǎn)移相關(guān)的空間差異表達基因提供重要線索。運用主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等降維方法，對高維特征進行降維處理，減少數(shù)據(jù)冗余，提高分析效率。通過計算特征之間的相關(guān)性和互信息，篩選出與空間差異表達密切相關(guān)的特征，去除冗余和無關(guān)的特征，進一步提高算法的準確性和穩(wěn)定性。模型構(gòu)建與訓練模塊是算法的核心，它根據(jù)提取的特征構(gòu)建機器學習或深度學習模型，并通過訓練數(shù)據(jù)對模型進行優(yōu)化。在模型選擇上，綜合考慮空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的特點和算法性能，選用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）相結(jié)合的模型結(jié)構(gòu)。CNN能夠有效地提取基因表達在空間維度上的局部特征，通過卷積核在空間上的滑動，自動學習不同空間位置的基因表達模式。而GNN則擅長處理細胞間的相互作用關(guān)系，將組織中的細胞視為圖的節(jié)點，細胞間的相互作用視為邊，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習節(jié)點（細胞）的特征表示以及邊（相互作用）對節(jié)點特征的影響。在訓練過程中，使用大量的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)對模型進行訓練，通過反向傳播算法不斷調(diào)整模型的參數(shù)，使模型能夠準確地識別空間差異表達基因。結(jié)果評估與分析模塊是算法的最后環(huán)節(jié)，它對模型的預測結(jié)果進行評估和分析，以確定算法的性能和可靠性。采用準確性、靈敏度、特異性等多個評估指標，對模型的預測結(jié)果進行全面評估。通過與已知的空間差異表達基因數(shù)據(jù)集進行對比，計算模型的準確率、召回率等指標，評估模型的準確性和靈敏度。對模型的預測結(jié)果進行生物學意義的分析，結(jié)合生物學知識和實驗驗證，確定預測出的空間差異表達基因在生物學過程中的作用和功能。通過實時熒光定量PCR（qRT-PCR）等實驗技術(shù)，對部分預測出的空間差異表達基因進行驗證，進一步提高結(jié)果的可靠性。各模塊之間通過數(shù)據(jù)傳遞和處理流程緊密相連。數(shù)據(jù)預處理模塊將清洗和標準化后的數(shù)據(jù)傳遞給特征提取與選擇模塊，特征提取與選擇模塊提取和篩選出的特征作為模型構(gòu)建與訓練模塊的輸入，模型構(gòu)建與訓練模塊訓練得到的模型用于對新數(shù)據(jù)進行預測，預測結(jié)果傳遞給結(jié)果評估與分析模塊進行評估和分析，形成一個完整的算法運行流程，確保算法能夠準確、高效地識別空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中的空間差異表達基因。4.1.2關(guān)鍵技術(shù)與創(chuàng)新點本算法在開發(fā)過程中采用了一系列關(guān)鍵技術(shù)，這些技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用顯著提升了算法的性能和準確性，使其在識別空間差異表達基因方面具有獨特優(yōu)勢。在特征提取與選擇方面，引入了空間位置編碼技術(shù)，該技術(shù)通過對基因在組織中的空間坐標進行編碼，將空間位置信息融入到基因表達數(shù)據(jù)中，從而更全面地捕捉基因表達與空間位置的關(guān)聯(lián)。具體而言，采用了基于正弦和余弦函數(shù)的位置編碼方法，根據(jù)基因在二維或三維空間中的坐標，生成對應(yīng)的位置編碼向量。在處理大腦組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，將每個基因的空間坐標（x,y）轉(zhuǎn)換為位置編碼向量，與基因表達向量進行拼接，形成包含空間位置信息的特征向量。這種編碼方式能夠有效地保留空間位置信息的連續(xù)性和周期性，使模型能夠更好地學習基因表達在不同空間位置的變化規(guī)律，提高對空間差異表達基因的識別能力。在模型構(gòu)建方面，創(chuàng)新性地融合了注意力機制與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），注意力機制能夠自動學習基因表達在不同空間位置的重要性權(quán)重，突出關(guān)鍵位置的基因表達特征，從而更精準地捕捉基因的空間差異表達模式。在分析腫瘤組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，注意力機制可以聚焦于腫瘤邊緣和腫瘤微環(huán)境等關(guān)鍵區(qū)域的基因表達變化，通過計算不同空間位置基因表達的注意力權(quán)重，使模型能夠更關(guān)注對腫瘤發(fā)生、發(fā)展具有重要影響的基因表達特征。具體實現(xiàn)上，在CNN的卷積層之后添加注意力模塊，該模塊通過計算輸入特征圖的注意力權(quán)重，對特征圖進行加權(quán)求和，得到更加關(guān)注關(guān)鍵位置的特征表示。這種融合方式能夠充分發(fā)揮CNN對局部特征的提取能力和注意力機制對重要特征的聚焦能力，顯著提高模型對空間差異表達基因的識別準確率。在模型訓練過程中，采用了遷移學習技術(shù)，利用在大規(guī)?？臻g轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集上預訓練的模型，快速初始化當前任務(wù)的模型參數(shù)，從而減少訓練時間，提高模型的泛化能力。由于獲取大規(guī)模的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)往往需要耗費大量的時間和成本，而遷移學習可以借助已有的預訓練模型，將其在其他相關(guān)任務(wù)中學習到的知識遷移到當前任務(wù)中。在對某種罕見疾病的腫瘤組織空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析時，由于樣本數(shù)量有限，直接訓練模型可能導致過擬合問題。此時，利用在大量常見腫瘤組織空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)上預訓練的模型，初始化當前模型的參數(shù)，然后在少量罕見疾病樣本上進行微調(diào)，能夠在較短的時間內(nèi)獲得較好的模型性能，同時提高模型對不同數(shù)據(jù)集的泛化能力。本算法通過空間位置編碼技術(shù)、注意力機制與CNN的融合以及遷移學習技術(shù)的應(yīng)用，在特征提取、模型構(gòu)建和訓練等方面實現(xiàn)了創(chuàng)新，為準確識別空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中的空間差異表達基因提供了有力的技術(shù)支持。4.2算法實現(xiàn)步驟4.2.1數(shù)據(jù)預處理數(shù)據(jù)預處理是空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵起始步驟，其核心目的在于提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的分析提供堅實可靠的基礎(chǔ)。由于空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)在獲取過程中極易受到多種因素的干擾，導致數(shù)據(jù)存在噪聲、缺失值以及技術(shù)偏差等問題，因此有效的數(shù)據(jù)預處理顯得尤為重要。在實際的空間轉(zhuǎn)錄組實驗中，測序深度差異是一個常見的問題。不同樣本或同一樣本的不同區(qū)域可能由于測序過程中的各種因素，如測序儀器的性能波動、樣本制備的差異等，導致測序深度不一致。這種差異會使得基因表達量的絕對數(shù)值失去可比性，影響后續(xù)對基因表達差異的準確判斷。為了解決這一問題，我們采用了標準化方法，如TPM（TranscriptsPerMillion）或CPM（CountsPerMillion）。TPM通過將每個基因的表達量除以樣本中所有基因的總表達量，并乘以一百萬，來消除測序深度的影響，使不同樣本間的基因表達數(shù)據(jù)能夠在同一尺度上進行比較。在分析多個腫瘤組織樣本的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，經(jīng)過TPM標準化后，能夠準確地識別出在不同腫瘤區(qū)域中真正差異表達的基因，避免了因測序深度差異而產(chǎn)生的假陽性結(jié)果。批次效應(yīng)也是空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中不容忽視的問題。在實驗過程中，由于樣本處理的時間、實驗人員、試劑批次等因素的不同，可能會引入批次效應(yīng)，導致不同批次的數(shù)據(jù)之間存在系統(tǒng)性偏差。這種偏差會干擾對基因表達真實差異的分析，降低數(shù)據(jù)分析的準確性。為了校正批次效應(yīng)，我們采用了ComBat等方法。ComBat方法基于經(jīng)驗貝葉斯框架，通過估計和調(diào)整批次效應(yīng)的參數(shù)，對數(shù)據(jù)進行校正，使不同批次的數(shù)據(jù)能夠在同一水平上進行分析。在分析來自不同實驗室的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，ComBat方法能夠有效地消除批次效應(yīng)，使數(shù)據(jù)的一致性得到顯著提高，從而更準確地識別出空間差異表達基因。除了標準化和批次效應(yīng)校正，數(shù)據(jù)清洗也是數(shù)據(jù)預處理的重要環(huán)節(jié)。在空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中，可能存在一些低質(zhì)量的測序reads，這些reads可能由于測序錯誤、污染等原因，無法準確反映基因的真實表達情況。此外，還可能存在一些表達量異常的基因，這些基因的表達量可能由于實驗誤差或其他原因，偏離了正常的表達范圍。為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，我們使用質(zhì)量控制算法，去除低質(zhì)量的測序reads和表達量異常的基因。通過設(shè)置嚴格的質(zhì)量閾值，如測序質(zhì)量得分、基因表達量的變異系數(shù)等，篩選出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，確保后續(xù)分析的可靠性。在對小鼠大腦組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析中，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗后，數(shù)據(jù)的噪聲明顯降低，基因表達的穩(wěn)定性得到提高，為后續(xù)的特征提取和模型構(gòu)建提供了更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。4.2.2特征提取與選擇特征提取與選擇是從空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中挖掘關(guān)鍵信息的重要環(huán)節(jié)，其目的是提取能夠有效反映基因空間差異表達的特征，并篩選出最具代表性的特征，以提高后續(xù)分析的準確性和效率。在特征提取階段，我們基于空間位置信息，從多個維度提取基因表達的特征?；蛟诓煌臻g位置的表達豐度是一個關(guān)鍵特征，它直接反映了基因在組織中的表達水平及其空間分布情況。在分析腫瘤組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，通過計算基因在腫瘤核心區(qū)域、邊緣區(qū)域以及腫瘤微環(huán)境中的表達豐度，能夠直觀地了解基因在腫瘤不同部位的表達差異，為識別與腫瘤侵襲和轉(zhuǎn)移相關(guān)的空間差異表達基因提供重要線索。基因表達的變化趨勢也是一個重要特征，它可以反映基因在不同空間位置的動態(tài)變化情況。在胚胎發(fā)育過程中，某些基因的表達隨著發(fā)育階段的推進呈現(xiàn)出特定的變化趨勢，通過分析這些變化趨勢，能夠揭示胚胎發(fā)育過程中的分子調(diào)控機制。此外，基因與相鄰基因的共表達關(guān)系也是一個有價值的特征，它可以反映基因之間的相互作用和調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。在神經(jīng)系統(tǒng)中，神經(jīng)元之間的信號傳遞和功能協(xié)調(diào)往往依賴于基因之間的共表達關(guān)系，通過分析基因的共表達網(wǎng)絡(luò)，能夠深入了解神經(jīng)系統(tǒng)的功能和發(fā)育機制。為了更有效地提取這些特征，我們采用了主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等降維方法。PCA是一種常用的降維技術(shù)，它通過線性變換將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，同時保留數(shù)據(jù)的主要特征。在空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析中，PCA可以將基因表達數(shù)據(jù)投影到低維空間，去除數(shù)據(jù)中的噪聲和冗余信息，提取出能夠反映基因表達主要變化趨勢的主成分。LDA則是一種有監(jiān)督的降維方法，它利用類別信息，將數(shù)據(jù)投影到能夠最大化類間差異和最小化類內(nèi)差異的低維空間。在識別空間差異表達基因時，LDA可以根據(jù)基因在不同空間位置的表達差異，將基因分為不同的類別，從而提取出與空間差異表達密切相關(guān)的特征。在分析腫瘤組織和正常組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，LDA能夠有效地將兩者區(qū)分開來，提取出與腫瘤相關(guān)的特征基因。在特征選擇方面，我們利用相關(guān)性分析、互信息等方法，篩選出與空間差異表達密切相關(guān)的特征。相關(guān)性分析可以計算特征之間的線性相關(guān)程度，通過設(shè)定閾值，去除相關(guān)性較高的冗余特征，保留最具代表性的特征。在分析基因表達豐度和變化趨勢這兩個特征時，如果它們之間的相關(guān)性較高，我們可以選擇其中一個作為代表特征，以減少數(shù)據(jù)維度，提高分析效率?；バ畔t是一種衡量兩個變量之間相互依賴程度的指標，它可以捕捉到特征之間的非線性關(guān)系。通過計算特征與空間差異表達之間的互信息，我們可以選擇互信息值較高的特征，這些特征與空間差異表達具有更強的關(guān)聯(lián)性，能夠更準確地反映基因的空間差異表達情況。在分析腫瘤組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，互信息分析發(fā)現(xiàn)一些與腫瘤微環(huán)境相關(guān)的基因特征與腫瘤的侵襲和轉(zhuǎn)移具有高度的相關(guān)性，這些特征對于識別腫瘤相關(guān)的空間差異表達基因具有重要價值。4.2.3模型構(gòu)建與訓練模型構(gòu)建與訓練是算法開發(fā)的核心環(huán)節(jié)，其目的是通過構(gòu)建合適的機器學習或深度學習模型，并利用大量的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進行訓練，使其能夠準確地識別空間差異表達基因。在模型選擇上，我們綜合考慮空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的特點和算法性能，選用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）相結(jié)合的模型結(jié)構(gòu)。CNN在處理具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時具有獨特的優(yōu)勢，它通過卷積層、池化層和全連接層等組件，能夠有效地提取基因表達數(shù)據(jù)在空間維度上的局部特征和全局特征。在分析大腦組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，CNN可以利用卷積核在空間上滑動，自動學習不同腦區(qū)基因表達的空間模式，識別出在不同腦區(qū)特異性表達的基因。具體而言，卷積層中的卷積核可以看作是一個局部特征提取器，它在數(shù)據(jù)上滑動，對每個局部區(qū)域進行卷積操作，提取出局部的基因表達特征。池化層則用于對卷積層輸出的特征圖進行下采樣，減少特征圖的維度，降低計算量，同時保留主要的特征信息。全連接層則將池化層輸出的特征圖進行扁平化處理，并通過權(quán)重矩陣進行線性變換，最終輸出分類結(jié)果。GNN則擅長處理細胞間的相互作用關(guān)系，將組織中的細胞視為圖的節(jié)點，細胞間的相互作用視為邊，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習節(jié)點（細胞）的特征表示以及邊（相互作用）對節(jié)點特征的影響。在腫瘤微環(huán)境研究中，GNN可以分析腫瘤細胞與免疫細胞之間的相互作用對基因表達的調(diào)控，挖掘出與腫瘤免疫逃逸相關(guān)的空間差異表達基因。GNN通過節(jié)點特征矩陣和鄰接矩陣來表示圖結(jié)構(gòu)，節(jié)點特征矩陣包含了每個細胞的基因表達信息等特征，鄰接矩陣則表示細胞之間的相互作用關(guān)系。在模型訓練過程中，GNN通過消息傳遞機制，讓節(jié)點之間相互傳遞信息，從而學習到節(jié)點之間的相互作用對基因表達的影響。在訓練過程中，我們使用大量的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)對模型進行訓練，通過反向傳播算法不斷調(diào)整模型的參數(shù)，使模型能夠準確地識別空間差異表達基因。反向傳播算法是一種基于梯度下降的優(yōu)化算法，它通過計算損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度，然后沿著梯度的反方向更新參數(shù)，以最小化損失函數(shù)。在訓練過程中，我們定義了合適的損失函數(shù)，如交叉熵損失函數(shù)，用于衡量模型預測結(jié)果與真實標簽之間的差異。通過不斷迭代更新模型參數(shù)，使損失函數(shù)逐漸減小，從而提高模型的準確性。為了防止模型過擬合，我們還采用了一些正則化方法，如L1和L2正則化。L1正則化通過在損失函數(shù)中添加參數(shù)的絕對值之和，使模型的參數(shù)更加稀疏，減少模型的復雜度。L2正則化則通過在損失函數(shù)中添加參數(shù)的平方和，使模型的參數(shù)更加平滑，提高模型的泛化能力。在訓練過程中，我們合理調(diào)整正則化參數(shù)的大小，以平衡模型的擬合能力和泛化能力。4.2.4結(jié)果輸出與驗證結(jié)果輸出與驗證是算法開發(fā)的重要環(huán)節(jié)，它直接關(guān)系到算法的可靠性和有效性。在這一環(huán)節(jié)，我們需要清晰地展示算法的識別結(jié)果，并通過嚴格的驗證方法來評估算法的性能。算法的識別結(jié)果主要以空間差異表達基因列表的形式輸出，列表中包含基因的名稱、在不同空間位置的表達量以及差異表達的顯著性等信息。對于每個基因，我們會詳細標注其在不同組織區(qū)域或細胞類型中的表達水平，以及與其他區(qū)域或類型相比的差異倍數(shù)和p值等統(tǒng)計量。在分析腫瘤組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，結(jié)果列表會明確指出哪些基因在腫瘤核心區(qū)域高表達，哪些基因在腫瘤邊緣區(qū)域高表達，以及這些基因表達差異的顯著性程度。為了更直觀地展示結(jié)果，我們還會生成可視化圖表，如熱圖、火山圖等。熱圖可以直觀地展示基因在不同空間位置的表達強度，通過顏色的深淺來表示表達量的高低。在分析大腦組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，熱圖可以清晰地呈現(xiàn)不同腦區(qū)基因表達的差異，幫助研究人員快速了解基因的空間分布模式?；鹕綀D則可以展示基因表達的差異倍數(shù)和顯著性水平之間的關(guān)系，通過散點的位置和顏色來表示基因的差異表達情況。在火山圖中，位于圖中右上角和左上角的散點通常表示差異表達顯著的基因，這些基因的表達變化可能與生物學過程密切相關(guān)。為了驗證算法的準確性和可靠性，我們采用了多種驗證方法，其中交叉驗證和獨立數(shù)據(jù)集驗證是常用的方法。交叉驗證是將數(shù)據(jù)集劃分為多個子集，然后依次將其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓練集，進行多次訓練和測試，最后將多次測試的結(jié)果進行平均，以評估算法的性能。在空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析中，我們通常采用k折交叉驗證，將數(shù)據(jù)集劃分為k個互不重疊的子集。在每次訓練時，我們選擇其中一個子集作為測試集，其余k-1個子集作為訓練集，訓練模型并在測試集上進行預測。通過多次重復這一過程，我們可以得到k個測試結(jié)果，將這些結(jié)果進行平均，得到的平均值可以更準確地反映算法的性能。獨立數(shù)據(jù)集驗證則是使用一個與訓練集完全獨立的數(shù)據(jù)集來測試算法的性能。這個獨立數(shù)據(jù)集在算法訓練過程中未被使用過，因此可以更客觀地評估算法的泛化能力。在驗證算法時，我們從公共數(shù)據(jù)庫或其他實驗中獲取獨立的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集，將其作為測試集，使用訓練好的模型對該數(shù)據(jù)集進行預測，然后將預測結(jié)果與真實情況進行對比，計算準確率、召回率等評估指標，以確定算法在獨立數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)。如果算法在獨立數(shù)據(jù)集上能夠取得較好的性能，說明算法具有較強的泛化能力，能夠準確地識別新數(shù)據(jù)中的空間差異表達基因。五、實驗驗證與結(jié)果分析5.1實驗設(shè)計5.1.1實驗數(shù)據(jù)集本實驗采用了多種來源的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集，以全面驗證算法的性能和可靠性。這些數(shù)據(jù)集涵蓋了不同組織類型、不同疾病狀態(tài)以及不同技術(shù)平臺獲取的數(shù)據(jù)，為算法的評估提供了豐富的樣本和多樣的場景。從公共數(shù)據(jù)庫GEO（GeneExpressionOmnibus）中下載了多個經(jīng)典的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集。其中包括小鼠大腦的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集由10XVisium技術(shù)平臺獲取，包含了小鼠大腦多個腦區(qū)的基因表達信息和空間位置信息，共計20個樣本，每個樣本包含約5000個基因和3000個空間位置點。通過對該數(shù)據(jù)集的分析，能夠驗證算法在識別不同腦區(qū)特異性表達基因方面的能力。還下載了人類乳腺癌組織的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集采用ST技術(shù)平臺，包含了15個腫瘤樣本和5個正常乳腺組織樣本，每個樣本的基因數(shù)量約為10000個，空間位置點約為4000個。利用這個數(shù)據(jù)集，可以評估算法在識別腫瘤組織與正常組織之間以及腫瘤組織內(nèi)部不同區(qū)域之間差異表達基因的性能。除了公共數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，我們還收集了實驗室自主測序獲得的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。針對小鼠胚胎發(fā)育過程，構(gòu)建了不同發(fā)育階段的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集。通過對小鼠胚胎在E9.5、E10.5和E11.5三個關(guān)鍵發(fā)育階段的樣本進行測序，每個階段選取5個胚胎樣本，共獲得15個樣本。使用華大基因的Stereo-seq技術(shù)平臺，該平臺能夠?qū)崿F(xiàn)亞細胞分辨率的空間轉(zhuǎn)錄組分析，每個樣本檢測到的基因數(shù)量達到15000個以上，空間位置點分辨率可達50nm。這些數(shù)據(jù)對于研究胚胎發(fā)育過程中基因表達的時空動態(tài)變化具有重要價值，能夠驗證算法在處理高分辨率空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)以及識別發(fā)育相關(guān)空間差異表達基因方面的能力。為了進一步評估算法在不同技術(shù)平臺數(shù)據(jù)上的通用性，我們還收集了基于原位雜交技術(shù)獲得的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。以果蠅胚胎的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)為例，該數(shù)據(jù)通過單分子熒光原位雜交（smFISH）技術(shù)獲取，包含了果蠅胚胎不同發(fā)育時期的基因表達空間分布信息，共計8個樣本，每個樣本檢測的基因數(shù)量約為500個。雖然基于原位雜交技術(shù)的數(shù)據(jù)通量相對較低，但具有較高的空間分辨率和準確性，能夠為算法的驗證提供獨特的視角，檢驗算法在處理不同類型空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時的性能表現(xiàn)。5.1.2實驗方法與步驟本實驗采用了一系列嚴謹?shù)姆椒ê筒襟E，以確保對算法性能的全面、準確評估。在算法參數(shù)設(shè)置方面，根據(jù)數(shù)據(jù)特點和實驗?zāi)康倪M行了細致的調(diào)整。對于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）部分，設(shè)置卷積核大小為3×3，以有效提取基因表達在空間上的局部特征；卷積層數(shù)為4層，逐步加深對特征的學習；池化層采用最大池化，池化核大小為2×2，用于降低特征圖的維度，減少計算量。在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）部分，設(shè)置圖卷積層的層數(shù)為3層，以充分學習細胞間相互作用對基因表達的影響；消息傳遞機制采用注意力機制，使節(jié)點在傳遞信息時能夠更關(guān)注重要的鄰居節(jié)點，提高模型對空間結(jié)構(gòu)的理解能力。為了防止模型過擬合，設(shè)置L2正則化系數(shù)為0.001，對模型參數(shù)進行約束。在對比算法選擇上，選取了當前應(yīng)用較為廣泛且具有代表性的算法，包括基于統(tǒng)計模型的DESeq2算法、基于機器學習的SVM算法以及基于深度學習的STAGATE算法。DESeq2算法基于負二項分布模型，通過對基因表達計數(shù)數(shù)據(jù)進行標準化和差異顯著性檢驗，識別差異表達基因。在與本算法對比時，按照DESeq2的默認參數(shù)設(shè)置進行分析，以評估基于統(tǒng)計模型的算法在處理空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時的性能表現(xiàn)。SVM算法則通過構(gòu)建最優(yōu)分類超平面，對基因表達數(shù)據(jù)進行分類，判斷基因是否為空間差異表達基因。在實驗中，使用徑向基核函數(shù)作為SVM的核函數(shù)，并通過交叉驗證的方法調(diào)整懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)γ，以獲得最佳的分類效果。STAGATE算法是一種基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的深度學習算法，專門用于空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析，能夠有效整合基因表達信息和空間位置信息。在對比實驗中，按照STAGATE算法的官方推薦參數(shù)進行設(shè)置，以保證對比的公平性和有效性。具體實驗步驟如下：首先，對所有實驗數(shù)據(jù)集進行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、標準化和批次效應(yīng)校正等操作，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和可比性。對于小鼠大腦、人類乳腺癌等公共數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)集以及實驗室自主測序的小鼠胚胎發(fā)育數(shù)據(jù)集，均采用相同的標準化方法，如TPM（TranscriptsPerMillion）標準化，以消除測序深度差異對基因表達量的影響。對于基于原位雜交技術(shù)獲得的果蠅胚胎空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，由于其數(shù)據(jù)格式和特點與其他數(shù)據(jù)集有所不同，采用專門針對原位雜交數(shù)據(jù)的標準化方法，如基于信號強度的歸一化處理。將預處理后的數(shù)據(jù)按照一定比例劃分為訓練集、驗證集和測試集，通常訓練集占70%，驗證集占15%，測試集占15%。對于小鼠大腦數(shù)據(jù)集，將14個樣本作為訓練集，3個樣本作為驗證集，3個樣本作為測試集；對于人類乳腺癌數(shù)據(jù)集，10個腫瘤樣本和3個正常組織樣本作為訓練集，3個腫瘤樣本和1個正常組織樣本作為驗證集，2個腫瘤樣本和1個正常組織樣本作為測試集。在劃分過程中，確保不同樣本類型和疾病狀態(tài)在各個集合中均勻分布，以避免數(shù)據(jù)偏差對實驗結(jié)果的影響。使用訓練集數(shù)據(jù)對本算法以及對比算法進行訓練。對于本算法，采用隨機梯度下降（SGD）優(yōu)化器，學習率設(shè)置為0.001，動量參數(shù)設(shè)置為0.9，通過迭代訓練不斷調(diào)整模型參數(shù)，使模型在驗證集上的性能達到最優(yōu)。在訓練過程中，每訓練10個epoch，在驗證集上進行一次評估，記錄模型的準確率、召回率等指標，根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整訓練策略，如調(diào)整學習率、增加正則化強度等。對于DE