GENOME BIOL |单细胞组学与疾病研究中心郑小琪团队开发空间转录组数据降维新算法

近年来，空间转录组技术的发展使得研究人员能够在保留细胞空间位置信息的同时获取基因表达谱，揭示组织内细胞的空间异质性。然而，空间转录组数据的高稀疏性、高维性和低信噪比为数据分析带来了挑战。上海交通大学郑小琪团队开发了一种名为GraphPCA的快速、可解释的拟线性降维算法，该算法通过利用空间邻域结构作为图约束，提高了低维嵌入的生物学解释能力，并在模拟实验和真实数据中验证了其在空间域检测、轨迹推断和去噪等下游分析任务中的性能。GraphPCA的开发为空间转录组数据的分析提供了一个强有力的新工具，有助于更深入地理解细胞在组织中的复杂相互作用和功能。