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在空间测量多模式数据的能力中，可以为在转录，翻译和代谢水平上全面探索分子调节的前所未有的机会，以获取对基于健康和疾病的细胞活动的见解。但是，目前缺乏分析工具来整合不同空间 - 词素数据模式的互补信息，尤其是在空间代谢组学数据方面，这变得越来越宝贵。我们介绍了SPAMTP，这是一种多功能软件，该软件实现了空间代谢组学和转录组学数据的端到端集成分析。基于R，SPAMTP Bridges处理功能，用于来自Cardinal的代谢组学数据，并在Seurat中实施了以用户友好的细胞为中心分析。此外，SPAMTP的综合分析管道涵盖（1）自动质量到电荷比（M/Z）代谢物注释； （2）广泛的基于代谢物的下游统计分析，包括差异表达，途径分析和相关分析； （3）综合空间词分析； （4）一套可视化函数。为了灵活性和互操作性，SPAMTP包括用于数据导入/导出和对象转换的各种功能，从而可以与其他R和Python软件包无缝集成。我们证明了SPAMTP通过分析两个生物系统来吸引新的生物学理解的实用性。我们认为，该软件和实施方法将广泛用于空间多媒体和空间代谢组学分析中。
单元格中的信号：用于治疗的多模式和上下文化的机器学习基础
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