机构名称：
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空间转录组学被命名为2020年自然方法的年度方法，因为它具有前所未有的能力，可以在组织中保留细胞的位置构成（1）。最近的一项审查表明，除了基因表达促进纤维外，还需要通过使用空间量来改善组织结构识别算法（2）。这种关键需求遵循了空间接近细胞命运的已知重要性（3）。可用的空间转录组学平台，高吞吐量的空间转录（HST）技术，例如10倍visium平台，展示了他们提供具有广泛商业可用性的转录组范围测序的能力。通常，比较不同条件（例如，敲除型与野生型），组（治疗依据与非反应者）或在发育生物学中的暂时研究窗口之间的相对丰度（例如，敲除与野生型）之间的相对丰度。也称为不同的丰度分析（DAA）（4，5），这些研究可以为重要的生物学过程提供信息，例如治疗反应或疾病进展。然而，在HST的背景下，由于跨样品的空间结构存在不可纠正的差异，这些方法是不平凡的。，尽管已经提出了多种空间转录组学数据中群体识别的方法（6-10），但尚无正式方法可用于实施
选择性dyRK1b抑制剂设计的结构观点
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