Nat Commun | 打破传统局限！SIMVI深度学习框架精准分离空间组学数据中内在及空间诱导细...

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STG 任务中的总分高 于 其他 方法 。

在 MERFISH数据集中， SIMVI的内在变异能 精准 保留细胞类型结构并去除批次效应，空间变异能 有效 区分 不同层次 和局部生态位 ， 并 定位 MYH11 高表达 细胞 。 在 Slide-seqV2数据集 中 ， SIMVI 成功揭示了 皮层层 次 和第三脑室 （ V3） 区域组织， 在识别解剖结构对齐的空间生态位中 更 具优势 。

图 2. SIMVI 揭示 MERFISH 、 lide-seqV2 数据中内在和空间变异

为估计空间效应， SIMVI 利用原型分析分解空间变异， 使 用部分回归程序估计 单个 细胞和基因的 空间效应， 然后 通过 空间效应权重 调整 内在变异等 构建处理估计任务。 在 MERFISH MTG数据 中 ， SIMVI 识别出与 皮层层和血管结构 对应 的原型 ， 以 及空间模式不同的基因 ；对于 特定细胞类型（如星形胶质细胞） ， SIMVI在识别 具有不同 空间 模式 基因和过滤假阳性方面表现良好 。 在 Slide-seqV2数据 集 中， SIMVI 确定了

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