基準研究旨在幫助科學家分析空間轉錄組數據

范德堡大學研究人員團隊發布了一項新的基準研究，旨在幫助科學家選擇分析空間轉錄組學 (ST) 數據的最有效方法。

由生物醫學工程和計算機科學助理教授 Xin Maizie Zhou 領導的研究評估了空間轉錄組學（ST），一種用於繪製圖譜的技術在組織中，同時保留空間背景。這是最近發表在基因組生物學。

ST 涉及切片並將其放置在專門設計的帶有空間索引條碼的載玻片上。當組織被處理時，這些條碼捕捉組織每個特定位置的 RNA（RNA）。對 RNA 進行定序後，數據可以映射回原始組織位置，使研究人員能夠視覺化某些基因在組織結構中表現的位置。

自 2020 年開始廣泛使用以來，這項突破性的定序技術徹底改變了對複雜組織的理解。 ST 的應用包括和神經科學，例如繪製大腦部分基因表現的圖譜，以了解區域功能或疾病機制。

然而，用於分析 ST 數據的可用工具種類繁多，因此很難選擇適合特定研究需求的正確方法。

為了解決這個問題，范德比爾特團隊有系統地比較了各種資料集的 16 種聚類方法、五種對齊方法和五種整合方法。他們的研究結果為空間轉錄組學研究人員提供了實用的建議，幫助他們找到最符合研究要求的工具。

「我們的目標是為研究人員提供清晰易懂的指南，以了解空間轉錄組學分析中可用的選項，」范德比爾特跨機構數據科學研究所的教學人員週說。 “我們希望這項研究對於在這個快速發展的領域工作的任何人來說都是有用的資源。”