中新網(wǎng)合肥5月18日電 (記者 吳蘭)空間轉(zhuǎn)錄組分析算法哪家強(qiáng)？記者18日從中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)獲悉，該校生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)部教授瞿昆課題組設(shè)計(jì)了一整套分析流程，系統(tǒng)性評估了16種空間轉(zhuǎn)錄組和單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合算法在預(yù)測基因或細(xì)胞類型空間分布方面的性能。

　　研究成果于5月16日在線發(fā)表于《自然-方法》(Nature Methods)雜志。

　　“細(xì)胞在組織器官內(nèi)所處的空間位置，與其發(fā)揮生理功能或疾病產(chǎn)生過程密切相關(guān)?！闭撐墓餐谝蛔髡摺⒅袊茖W(xué)技術(shù)大學(xué)生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)部特任副研究員郭闖介紹。

　　近年來，研究者開發(fā)了多種空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)，在保留細(xì)胞精確空間定位的同時(shí)，檢測細(xì)胞內(nèi)全轉(zhuǎn)錄組的表達(dá)情況，以此來研究在發(fā)育或疾病發(fā)生發(fā)展過程中起關(guān)鍵性作用的細(xì)胞亞群及其分子機(jī)制。

　　但目前空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)技術(shù)存在兩個(gè)不足：一是基于測序的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)無法實(shí)現(xiàn)真正意義上的單細(xì)胞分辨率；二是基于成像空間轉(zhuǎn)錄組的技術(shù)能檢測到的基因通量有限。

　　為了突破技術(shù)的局限性，生物信息學(xué)家設(shè)計(jì)了多種算法整合空間轉(zhuǎn)錄組與單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，預(yù)測細(xì)胞類型的空間分布及單個(gè)細(xì)胞的完整轉(zhuǎn)錄組信息。這些算法大大加深了人們對空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)及相關(guān)生物學(xué)和病理過程的理解。然而，這些整合算法的工作原理和適用范圍存在顯著差異，研究者很難選擇出最佳算法。

　　瞿昆課題組長期致力于開發(fā)生物大數(shù)據(jù)分析算法和軟件。在此項(xiàng)研究中，課題組收集了45對同一組織來源的空間轉(zhuǎn)錄組與單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集，32個(gè)模擬數(shù)據(jù)集，并設(shè)計(jì)了多種指標(biāo)，從準(zhǔn)確性、魯棒性、計(jì)算資源耗時(shí)等多維度系統(tǒng)性評估了16種整合算法的性能。

　　研究工作總結(jié)了每種算法的屬性、性能和適用性，總結(jié)了高效算法的優(yōu)勢，為研究人員進(jìn)一步提升算法性能提供了參考。同時(shí)研究提供的整合空間轉(zhuǎn)錄組和單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的分析流程，有助于研究人員為處理自己的數(shù)據(jù)選擇最佳分析工具。

　　領(lǐng)域內(nèi)專家普林斯頓大學(xué)教授Ben Raphael評論，“對各種空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)和方法進(jìn)行如此嚴(yán)格的基準(zhǔn)研究并非易事，此項(xiàng)研究滿足了領(lǐng)域內(nèi)重要需求。” 【編輯:黃鈺涵】