深圳华大等开发AI“解码器”SpaSEG，空间转录组研究的革命性突破！

🌟 产品介绍

深圳华大生命科学研究院联合基因组多维解析技术全国重点实验室，于2025年7月推出全球首个基于深度学习的空间转录组多任务分析工具——SpaSEG。这项突破性成果发表于国际顶级期刊《Genome Biology》，被学界称为“生命组织的卫星地图解码器” 。

传统空间转录组技术虽能捕获基因表达的空间位置信息，但面临数据量爆炸（单样本超52万数据点）、平台兼容性差（Visium/Stereo-seq等平台数据格式不一）、分析效率低三大瓶颈。SpaSEG通过卷积神经网络（CNN）的图像化处理技术，将基因表达数据转化为“空间图谱”，实现一键式多任务分析，彻底改变研究范式 。

🧑 适用人群

⚙️ 核心功能与技术原理

💡 技术突破点：首次将图像分割理念引入空间转录组，用CNN处理非结构化空间数据，解决传统聚类方法导致的“结构域碎片化”问题 。

🛠️ 工具使用技巧

1. 数据预处理优化

   • 对Stereo-seq数据建议采用Bin50分辨率（平衡精度与速度）
   • 使用z-score标准化消除平台间表达量差异

2. 多任务串联策略
   推荐工作流：
   结构域识别 → 空间基因筛选 → 切片整合 → 细胞互作推断
   例如乳腺癌研究中，先划分肿瘤-免疫边界，再定位PD-1/PD-L1表达热点 。

3. 3D建模避坑指南

   • 相邻切片重叠区域需≥15%，否则影响配准精度
   • 使用Stereopy内置可视化工具验证空间对齐效果

4. 资源节省技巧

   • 超大规模数据（>20万点）启用batch_size=512参数
   • 优先选择FP16半精度计算模式

🔗 访问地址

• 工具集成平台：华大Stereo-seq官方分析套件 Stereopy
  https://stereopy.readthedocs.io/en/v1.6.0/Tutorials(Multi-sample/SpaSEG.html)
• 开源代码库：
  GitHub源码（Python/PyTorch）：github.com/BGIResearch/SpaSEG
• 示例数据集：
  人类乳腺癌10x Visium数据、小鼠胚胎Stereo-seq数据

🌈 空间转录组技术正从“看见基因”走向“理解生命”。SpaSEG这类AI工具的出现，让科学家离破解细胞社交密码又近了一步！无论是探索肿瘤微环境的“暗黑森林”，还是追踪胚胎发育的“生命地图”，这台基因定位仪都将成为不可或缺的导航设备。