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空间转录组学（ST）测定法代表了如何通过在空间上探索细胞来研究组织结构的一场革命。分析中的一个共同元素是描述组织结构域或“构酸”，然后检测差异表达的基因来推断组织结构域或细胞类型的生物学认同。然而，许多研究通过使用经常应用在非空间SCRNA数据分析中的统计方法（例如，两样本t检验，Wilcoxon的等级总考试）中使用差异表达分析，因此忽略了在ST数据中观察到的空间依赖性。在这项研究中，我们表明，使用空间随机效应应用空间相关结构的线性混合模型有效地说明了空间自相关，并降低了在非空间基基差分表达测试中观察到的I型错误率的通胀。我们还表明，与非空间模型相比，具有指数相关结构的空间线性模型可以更好地适合ST数据，尤其是在空间分辨的技术方面，这些技术可以在更精细的尺度（即单细胞分辨率）上量化表达。
使用空间混合模型对空间转录实验进行差异基因表达分析。
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