中國教育報-中國教育新聞網(wǎng)訊(記者 馮麗)腫瘤組織具有高度異質(zhì)性,細胞類型多樣、基因表達雜亂無章,區(qū)域界限模糊,傳統(tǒng)的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)難以全面揭示腫瘤的特性。傳統(tǒng)方法通常將采樣點視為獨立的“房子”,統(tǒng)計每個點的細胞類型和基因表達信息,容易產(chǎn)生誤差。西安交通大學(xué)葉凱教授團隊提出以基因表達的空間分布來構(gòu)建整體計算框架,相關(guān)研究成果近日發(fā)表在《細胞·基因組學(xué)》(Cell Genomics)雜志。
葉凱教授團隊長期致力于生物信息學(xué)方法研究,并將開發(fā)的方法運用于遺傳病和腫瘤的早診和精準治療。由于腫瘤組織的高異質(zhì)性和空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的高稀疏性,傳統(tǒng)側(cè)重局部臨近特征的策略往往在腫瘤空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析中出現(xiàn)遺漏和偏差。葉凱教授團隊開發(fā)STMiner方法,利用二維高斯混合模型和最優(yōu)傳輸理論,將離散的采樣點轉(zhuǎn)化為連續(xù)的基因分布地圖,就像從零散的“房屋信息”中繪制出一張完整的“居民分布圖”。這種方法不僅能更準確地反映腫瘤組織的真實情況,還能減少干擾信息,幫助科學(xué)家更清晰地觀察基因的空間分布規(guī)律。憑借這一技術(shù),研究團隊成功定位了高度復(fù)雜邊界不清的腫瘤組織中的獨特基因表達模式,清晰區(qū)分了正常與異常組織的邊界,并識別出一些此前被忽視的關(guān)鍵基因和空間結(jié)構(gòu)。這些發(fā)現(xiàn)為腫瘤研究開辟了全新路徑,有望為未來的精準治療提供重要依據(jù)。
此項工作是西安交通大學(xué)信息與生物醫(yī)學(xué)研究中心多學(xué)科交叉協(xié)作的又一重大成果,該中心立足“四個面向”開展“理-醫(yī)-工”交叉研究,組建了自動化、計算機、數(shù)學(xué)、生物、醫(yī)學(xué)等多學(xué)科優(yōu)勢相融合的科研團隊,打造“測-算-控”全鏈條研究體系,近年來在《科學(xué)》《自然》《自然·方法》《自然·生物技術(shù)》《自然·微生物學(xué)》等國際頂級期刊發(fā)表了一系列重要研究成果。
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