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揭示空间可变基因：空间转录组学的统计观点
该文章由Guanao Yan博士撰写。加州大学洛杉矶分校的统计与数据科学学生。 Guanao是《自然传播评论》文章[1]的第一作者。空间分辨的转录组学（SRT）通过在保留空间环境的同时实现基因表达的高通量测量来改变基因组学。与单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）不同，它捕获了转录组[…]揭示空间上可变基因的后期：关于空间转录组学的统计观点首先出现在数据科学上。
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该文章由Guanao Yan博士撰写。加州大学洛杉矶分校的统计与数据科学学生。 Guanao是《自然传播评论》文章[1]的第一作者。
该文章由Guanao Yan博士撰写。加州大学洛杉矶分校的统计与数据科学学生。 Guanao是《自然传播评论》文章[1]的第一作者。空间分辨的转录组学（SRT）正在通过在保留空间环境的同时实现基因表达的高通量测量来彻底改变基因组学。与无空间位置信息捕获转录组的单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）不同，SRT允许研究人员将基因表达映射到组织内的精确位置，从而提供了对组织组织，细胞相互作用和空间坐标基因活性的见解。 SRT数据的数量和复杂性的增加需要开发可靠的统计和计算方法，这使该领域与数据科学家，统计学家和机器学习（ML）专业人员高度相关。空间统计，基于图的模型和深度学习等技术已被应用于从这些数据中提取有意义的生物学见解。
基因组学SRT分析的关键步骤是检测空间可变基因（SVG）的基因，其表达在空间位置各不随意变化。识别SVG对于表征组织结构，功能基因模块和细胞异质性至关重要。但是，尽管用于SVG检测的计算方法迅速开发，但这些方法的定义和统计框架差异很大，从而导致了解释的结果和挑战不一致。
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