单细胞与空转测序相关文章
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当前共找到 9342 篇文献，本页显示第 1261 - 1280 篇。
| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 | 平台公司 | 平台技术 | 具体产品 | 平台详情 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1261 | 2026-09-09 |
Single-cell dissection of cholesterol metabolism reveals cell-type-specific genes and hypercholesterolemia-associated remodeling
2026-09-01, American journal of physiology. Endocrinology and metabolism
DOI:10.1152/ajpendo.00090.2026
PMID:42467411
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研究论文 | 通过单细胞RNA测序系统解析人类血液样本中细胞类型特异性的胆固醇代谢，并探究高胆固醇血症对免疫和基质细胞组成及基因表达的影响 | 首次构建了人类血液细胞胆固醇代谢的细胞类型特异性图谱，揭示了单核细胞和巨噬细胞中胆固醇运输和动态反应通路的高活性，并鉴定了五个单核细胞富集的胆固醇代谢相关基因 | 未在摘要中明确提及研究的局限性 | 系统表征人类血液样本中细胞类型特异性的胆固醇代谢，并研究高胆固醇血症对免疫和基质细胞组成及基因表达的影响 | 人类血液样本中的免疫细胞和基质细胞，包括单核细胞、巨噬细胞、T细胞、自然杀伤细胞、B细胞等 | 单细胞转录组学 | 高胆固醇血症 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 31个人类血液样本，共472,204个高质量循环细胞 | NA | 单细胞RNA-seq | NA | NA |
| 1262 | 2026-09-09 |
IL-17-driven transcriptional programs in muscle fibroblasts are not required for pathogenesis in murine anti-histidyl-tRNA synthetase (Jo-1) myositis
2026-Aug-04, Journal of immunology (Baltimore, Md. : 1950)
DOI:10.1093/jimmun/vkag225
PMID:42554729
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研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序探究抗组氨酰tRNA合成酶（Jo-1）诱导的肌炎小鼠模型中肌肉成纤维细胞的动态变化，发现IL-17基因特征被激活，但IL-17-IκBζ信号轴对该模型的病理过程并非必需。 | 首次在Jo-1肌炎模型中利用单细胞RNA测序分析肌肉成纤维细胞的转录程序，并揭示IL-17驱动的Nfkbiz（编码IκBζ）激活，但否定了其在疾病发病机制中的必要性。 | 研究基于小鼠模型，可能不能完全反映人类IIM的复杂性；结果仅针对该特定模型，需在其他模型或患者中验证。 | 确定肌肉成纤维细胞在肌炎发病中的分子机制，评估IL-17信号通路在Jo-1诱导肌炎中的作用。 | 小鼠肌肉成纤维细胞 | 单细胞转录组学 | 特发性炎症性肌病（抗Jo-1肌炎） | 单细胞RNA测序 | NA | 单细胞转录组数据 | 未明确提供，基于小鼠模型 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1263 | 2026-09-09 |
CD151 identifies a cytotoxic CD4 T cell population enriched in people with HIV that later develop cancer
2026-Aug-04, Journal of immunology (Baltimore, Md. : 1950)
DOI:10.1093/jimmun/vkag208
PMID:42548058
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研究论文 | 研究CD151在HIV感染者中细胞毒性CD4 T细胞群中的表达及其与癌症发展的关联 | 首次报道CD151作为细胞毒性CD4 T细胞的标志物，在HIV感染者中该细胞群在癌症诊断前数年即出现异常扩增，提示其作为免疫重塑和癌症风险的潜在生物标志物 | 样本量较小，尤其单细胞测序仅涉及每组1名参与者，可能限制结果的普适性 | 探究HIV感染者中癌症发生前的免疫重塑特征，特别是CD151标记的细胞毒性CD4 T细胞的作用 | HIV感染者及非感染者的外周血单核细胞中的T细胞亚群，包括CD4+CD151+ T细胞 | 免疫学 | HIV感染相关癌症 | 流式细胞术、单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据、细胞表型数据 | 成人队列（25-65岁），包括未感染者、无癌症HIV感染者及后续发展癌症的HIV感染者，每组样本数未明确提及 | 未提及 | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1264 | 2026-09-09 |
DFCE-KanT: predicting spatial gene expression from histology images via contrastive learning
2026-08-03, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag502
PMID:42421216
|
研究论文 | 提出DFCE-KanT，一种基于对比学习的框架，用于从H&E染色全切片图像预测空间基因表达，通过结合图像特征、基因特征和空间位置信息，并在五个公开数据集上验证其优越性能。 | 创新性地将Kolmogorov-Arnold网络（KAN）与Transformer多头注意力结合，组成KanT模块，自动学习最佳融合策略，并通过特征通道增强（FCE）注意力技术提升图像特征提取能力，增强了投影头的非线性能力，实现了图像与基因表达特征在共同嵌入空间中的更好兼容性。 | 未明确提及局限性 | 开发一种低成本方法，从常规H&E染色图像直接预测空间基因表达，以替代昂贵的空间转录组学实验。 | 五种公开数据集的H&E染色组织切片图像及其对应的空间转录组数据，包括HER2+、cSCC、Alex、HBC和Liver数据集 | 数字病理学、计算机视觉 | 乳腺癌、皮肤鳞状细胞癌、肝细胞癌等 | 空间转录组学 | 对比学习框架、DenseNet、KAN、Transformer | H&E染色图像和基因表达数据 | 涉及五个公开数据集（HER2+、cSCC、Alex、HBC和Liver） | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 1265 | 2026-09-09 |
PRISM: Prior-enhanced Inference for Spatial Transcriptomic Cell Type Mapping
2026-08-03, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag515
PMID:42490201
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研究论文 | 提出PRISM框架，通过结合生物先验、伪标签生成和多层空间转录组优化，实现细胞类型映射 | 引入跨域生物学先验来显式提取标记基因，结合先验增强的自训练策略生成伪标签，并在双方向生物学约束下优化模型，以处理域差距和平台特异性噪声 | 未在摘要中明确说明局限性 | 解决空间转录组数据中细胞类型注释的准确性和鲁棒性问题 | 空间转录组数据中细胞类型映射 | 空间转录组学 | NA | 空间转录组测序，单细胞RNA测序 | 集成模型 | 空间转录组数据和单细胞RNA测序数据 | 十一个ST数据集，涵盖六个平台、两个物种和多种组织场景 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 1266 | 2026-09-09 |
SpatialFlux: an R package for distance gradient analysis in spatial transcriptomics
2026-08-03, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag543
PMID:42494106
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研究论文 | 描述了一个名为SpatialFlux的R包，用于空间转录组学中的距离梯度分析，以克服低采样、组织形态多样性和高丢失率等挑战 | 提出了一个基于参考的距离梯度分析方法，能够在多个空间转录组组织切片和多个轴上，以无偏或有偏方式识别和可视化差异表达基因和通路 | 未在摘要中明确提及局限性 | 开发并描述SpatialFlux R包，以支持空间转录组数据的距离梯度分析，促进生物学发现 | 空间转录组数据，具体为多个组织切片中的基因表达和通路 | 生物信息学 | 不适用 | 空间转录组学 | 不适用 | 空间转录组数据、图像（隐含） | 不适用 | 不适用 | 空间转录组学 | 不适用 | 不适用 |
| 1267 | 2026-09-09 |
NicheDeSig: niche-aware deconvolution and adaptive signature analysis for spatial transcriptomics
2026-08-03, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag578
PMID:42530368
|
研究论文 | 提出NicheDeSig方法，用于空间转录组数据的巢穴感知去卷积，通过自适应签名提高细胞类型比例估计的准确性并支持功能分析 | 引入空间巢穴先验信息，使每种细胞类型采用动态适应的签名，从而在去卷积过程中考虑上下文依赖的细胞状态变化，支持巢穴相关分子程序的功能分析 | 摘要中未明确提及局限，但可能受限于模拟数据验证和特定组织类型代表性 | 研究空间转录组中准确去卷积细胞类型并分析空间微环境中细胞状态变异的算法开发 | 模拟基准数据集、模拟结肠数据集、人类背外侧前额叶皮层、乳腺癌、胰腺导管腺癌样本A及结直肠肝转移样本 | 空间转录组学与计算生物学 | 乳腺癌、胰腺癌、结直肠癌肝转移 | 空间转录组学 | 自适应签名模型（基于概率或矩阵分解），不特指神经网络 | 空间转录组数据（spots序列和基因表达矩阵） | 包含模拟数据集及多种真实组织样本，具体数量未在摘要中提及 | 10x Genomics, MGI, Illumina | 空间转录组学 | 10x Visium, MGI DNBSEQ, Illumina NovaSeq | 基于Spots技术的空间转录组平台 |
| 1268 | 2026-09-09 |
Making multi-axis Gaussian graphical models scalable to millions of cells
2026-08-03, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag523
PMID:42467839
|
研究论文 | 提出一种多轴高斯图模型方法，能在数分钟内处理数百万细胞的数据集，用于学习基因和细胞的条件依赖网络 | 该方法是首个能够扩展至百万细胞规模的多轴方法，克服了现有方法只能处理数千细胞或基因的限制，并在神经发育的scRNA-seq数据上提供了比现有技术更聚焦的生物学解释 | 摘要未明确提及局限性，但可能受限于特定数据类型或计算资源 | 使多轴高斯图模型方法适用于现代大规模单细胞RNA测序数据集，以同时学习基因网络和细胞网络 | 神经元细胞发育的scRNA-seq数据集，以及基因和细胞之间的条件依赖关系 | 机器学习 | NA | scRNA-seq | 高斯图模型（GmGM） | 单细胞基因表达数据 | 数百万个细胞 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1269 | 2026-09-09 |
SRLST: a unified multimodal representation learning framework for spatial transcriptomics analysis
2026-08-03, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag524
PMID:42478747
|
研究论文 | 提出SRLST，一种统一的多模态表示学习框架，用于空间转录组分析，通过整合转录组、空间和组织学信息来精确描绘组织结构 | 采用双图变分自编码器策略，联合建模空间邻近性和形态关系，并将基因表达嵌入融合到统一潜在空间，实现三种互补数据模态的整体协调 | 摘要中未提及明显局限性 | 解决空间转录组数据中空间域准确划分的挑战，通过整合转录组、空间和组织学信息来揭示组织结构 | 空间转录组数据中的组织结构、皮层组织、小面积不连续组织区室和肿瘤内异质性 | 机器学习 | 癌症 | 空间转录组 | 双图变分自编码器 | 空间转录组数据（包括转录组、空间和组织学图像信息） | NA | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 1270 | 2026-09-09 |
Deciphering spatial heterogeneity by multimodal spatial transcriptomics modelling with SpatialModal
2026-08-03, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag540
PMID:42482153
|
研究论文 | 提出多模态图学习框架SpatialModal，用于整合空间转录组数据和组学图像，揭示组织空间异质性。 | 采用分层表征策略和双层级对比学习机制，实现多模态ST数据的有效整合与联合建模。 | 未提及 | 开发一种多模态空间转录组数据整合方法，以精确解析复杂组织的空间异质性。 | 人类和小鼠组织，包括大脑、乳腺癌、阿尔茨海默病和胚胎心脏。 | 机器学习, 生物信息学 | 乳腺癌, 阿尔茨海默病 | 空间转录组测序 | 图神经网络 | 基因表达, 组织学图像, 空间坐标 | 多个数据集，涵盖不同组织和物种 | NA | 空间转录组学 | NA | NA |
| 1271 | 2026-09-09 |
Single-Cell RNA Sequencing Reveals the Heterogeneity and Microenvironment of Temporal Bone Squamous Cell Carcinoma
2026-Aug, Clinical and experimental otorhinolaryngology
IF:2.9Q1
DOI:10.21053/ceo.2025-00324
PMID:41639753
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研究论文 | 本研究利用单细胞RNA测序技术首次揭示了颞骨鳞状细胞癌的肿瘤异质性和微环境特征 | 首次使用单细胞RNA测序技术全面刻画颞骨鳞状细胞癌的异质性和肿瘤微环境 | 样本量较小，缺乏大规模临床验证 | 阐明颞骨鳞状细胞癌的肿瘤异质性和微环境 | 颞骨鳞状细胞癌肿瘤组织和癌旁正常组织 | 单细胞测序 | 颞骨鳞状细胞癌 | 单细胞RNA测序 | 无 | 基因表达数据 | 6例患者的9个样本（5个肿瘤组织和4个癌旁正常组织），共113,344个细胞 | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1272 | 2026-09-09 |
Human Papillomavirus (HPV)-Infected Epithelial Cells and FBLN1-Positive Fibroreticular Cells Govern the Immunogenic Tumor Microenvironment in HPV-Associated Oropharyngeal Squamous Cell Carcinoma
2026-Aug, Clinical and experimental otorhinolaryngology
IF:2.9Q1
DOI:10.21053/ceo.2025-00282
PMID:41913707
|
研究论文 | 本研究通过单细胞RNA测序和空间转录组学，比较HPV相关与非HPV相关的口咽鳞状细胞癌及正常扁桃体的肿瘤微环境，揭示FBLN1阳性纤维网状细胞在HPV相关肿瘤中的富集及其促进免疫原性微环境的作用 | 首次通过高分辨率空间转录组学分析，识别出FBLN1阳性纤维网状细胞亚群，并阐明其通过表达SLIT2促进免疫细胞募集，增强抗原呈递和上皮增殖，从而改善临床结果 | 研究样本量较小，且仅基于转录组学数据，缺乏功能验证实验来直接证明FBLN1阳性FRC在免疫调节中的因果作用 | 探究HPV相关口咽鳞状细胞癌中改善预后相关的细胞和分子因素，重点关注肿瘤微环境中的纤维网状细胞 | 口咽鳞状细胞癌患者样本及正常扁桃体组织 | 数字病理学 | HPV相关口咽鳞状细胞癌 | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | NA | 基因表达数据 | 2例非HPV相关OPSCC、5例HPV相关OPSCC、3例正常扁桃体 | NA | 单细胞RNA测序，空间转录组学 | NA | NA |
| 1273 | 2026-09-09 |
Fibrosis as the Engine of Kidney Functional Decline: Donald W. Seldin Young Investigator Award Lecture
2026-08-01, Journal of the American Society of Nephrology : JASN
IF:10.3Q1
DOI:10.1681/ASN.0000001154
PMID:42138991
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综述 | 本文综述了肾小管间质纤维化作为慢性肾脏病功能衰退驱动力的机制，并讨论了单细胞和空间转录组学及肾脏类器官在抗纤维化药物研发中的应用 | 整合高分辨率转录组学与人类多能干细胞来源的肾脏类器官，强调其在功能验证和加速抗纤维化药物发现中的创新性 | 未提及具体局限性 | 总结肾脏纤维化重塑的机制见解，并探讨先进平台如何促进抗纤维化药物研发 | 肾小管间质纤维化、肌成纤维细胞、肾脏类器官 | 数字病理学 | 慢性肾脏病 | 单细胞转录组学、空间转录组学 | NA | 转录组数据 | NA | NA | 单细胞RNA测序、空间转录组学 | NA | NA |
| 1274 | 2026-09-09 |
Transcriptional landscape of direct reprogramming toward the hematopoietic lineage
2026-Jul-22, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.08.26.609589
PMID:42539214
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研究论文 | 本研究通过单细胞转录组图谱和算法预测的转录因子组合，评估了直接重编程成造血干细胞过程中的转录状态。 | 采用长读长单细胞 RNA 测序和参考图谱基准测试，揭示了基因水平和异构体水平上的转录重塑，为优化重编程方案提供了新策略。 | 当前方案效率有限，且未展示功能性验证结果。 | Characterization of intermediate states in direct reprogramming toward hematopoietic stem cells and testing of computationally predicted transcription factor recipes. | 人类成纤维细胞重编程为造血干细胞/祖细胞的过程。 | 单细胞转录组学 | 血液和免疫疾病 | 长读长单细胞 RNA 测序 | NA | 单细胞转录组数据 | CD34 重编程细胞（具体数量未提供） | NA | 单细胞 RNA 测序，长读长测序 | NA | NA |
| 1275 | 2026-09-09 |
CCR7-PERK-CREB3L1 signaling mediates tumor-associated macrophages-derived SPP1 promotion of oral squamous cell carcinoma
2026-Jul-20, Communications biology
IF:5.2Q1
DOI:10.1038/s42003-026-10658-2
PMID:42477036
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研究论文 | 本研究通过构建CCR7缺陷的小鼠口腔鳞状细胞癌模型，结合单细胞RNA测序等技术，揭示了CCR7-PERK-CREB3L1信号通路调控肿瘤相关巨噬细胞分泌SPP1进而促进口腔鳞状细胞癌进展的机制 | 首次揭示了CCR7在肿瘤相关巨噬细胞中的免疫调节作用及其通过PERK-CREB3L1信号通路调控SPP1表达促进口腔鳞状细胞癌进展的新机制 | 该研究主要基于小鼠模型，其发现需在人类样本中进一步验证 | 探究CCR7在肿瘤相关巨噬细胞中的功能及其在口腔鳞状细胞癌进展中的作用机制 | CCR7缺陷小鼠口腔鳞状细胞癌模型中的肿瘤相关巨噬细胞及口腔鳞状细胞癌细胞 | 肿瘤免疫学 | 口腔鳞状细胞癌 | 单细胞RNA测序 | NA | 基因表达数据 | 小鼠模型（具体数量未提供） | NA | 单细胞RNA测序 | NA | NA |
| 1276 | 2026-09-09 |
Glycosylation-related gene risk model and functional validation of OSTC and TUBA1C in lung adenocarcinoma
2026-Jul-16, Respiratory research
IF:4.7Q1
DOI:10.1186/s12931-026-03817-w
PMID:42464299
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研究论文 | 本研究整合TCGA和GEO多组学数据，基于糖基化基因集通过10种机器学习算法构建了肺腺癌风险模型（GPRS），并通过体外实验验证了OSTC和TUBA1C通过PI3K/AKT通路驱动肿瘤进展的功能。 | 创新点在于首次利用多组学数据和多种机器学习算法构建糖基化相关基因风险模型（GPRS），并鉴定了OSTC和TUBA1C作为肺腺癌的新型候选靶点，结合单细胞和空间转录组学及体外实验阐明了其通过N-糖基化和PI3K/AKT通路驱动肿瘤进展的机制。 | 局限性在于研究主要依赖公共数据库和体外实验，缺乏体内动物模型及临床患者样本的验证，且风险模型的临床应用价值需在更大规模的前瞻性队列中进一步评估。 | 构建肺腺癌糖基化相关基因风险模型，并验证OSTC和TUBA1C的功能及机制，为LUAD的预后预测和精准治疗提供候选靶点。 | 肺腺癌肿瘤细胞及TCGA/GEO数据库中的LUAD多组学数据。 | 机器学习和数字病理学 | 肺腺癌 | 多组学分析、单细胞转录组学、空间转录组学、体外实验 | 机器学习模型（包含Cox回归和10种机器学习算法） | 基因组学、转录组学、单细胞和空间转录组数据 | TCGA-LUAD数据集（样本数未明确）及GEO数据集，具体样本量未提供。 | NA | 单细胞转录组学、空间转录组学 | NA | NA |
| 1277 | 2026-09-09 |
T-cell miR-155 regulates the response to tumor-specific mRNA vaccines in a murine model of acute myeloid leukemia
2026-Jul-10, Journal of immunology (Baltimore, Md. : 1950)
DOI:10.1093/jimmun/vkag184
PMID:42464564
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研究论文 | 本研究探讨了T细胞中miR-155在急性髓系白血病小鼠模型中调节肿瘤特异性mRNA疫苗反应的作用 | 首次发现miR-155在T细胞中作为mRNA疫苗反应的关键调节因子，并揭示其在CD8+ T细胞中对转录组的特异调控，表明miR-155在mRNA-脂质纳米颗粒治疗中具有新颖且情境特定的作用 | 研究基于小鼠模型，其发现可能不完全适用于人类；未在人类样本中验证；且仅关注miR-155在T细胞中的作用，其他细胞类型中的作用未深入探讨 | 评估T细胞中miR-155在基线及mRNA疫苗诱导的抗AML免疫反应中的作用，并阐明其机制 | T细胞中miR-155条件敲除小鼠（miR-155 fl/fl CD4+Cre）及其同系C1498-OVA小鼠AML模型 | 免疫学 | 急性髓系白血病 | 单细胞RNA测序 | 条件基因敲除小鼠模型 | 基因表达数据 | 未明确样本数量 | 10x Genomics | 单细胞RNA测序 | 10x Chromium | 10x Chromium单细胞3'测序 |
| 1278 | 2026-09-09 |
CSCN: inference of cell-specific causal networks using single-cell RNA-seq data
2026-07-02, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag480
PMID:42378449
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研究论文 | 提出CSCN框架，利用单细胞RNA-seq数据推断具有方向性的细胞特异性因果调控网络，以提高网络准确性并应用于细胞状态识别和发育轨迹分析 | CSCN首次在单细胞水平引入因果发现技术，结合kd-tree和位图索引进行条件独立性检验，生成稀疏且具有因果可解释性的有向网络，有效抑制间接关联和假阳性 | 文中未明确提及局限性，但可能受限于单细胞数据稀疏性和计算复杂度，且因果推断基于观测数据，需依赖假设 | 开发一种能够推断细胞特异性因果基因调控网络的方法，以解析单细胞水平的调控异质性并提高细胞状态区分的准确性 | 单细胞基因调控网络及细胞状态、发育轨迹 | 机器学习 | NA | 单细胞RNA测序、多组学测序、空间转录组学 | 因果发现模型 | 基因表达数据、多组学数据、空间转录组数据 | 九个单细胞RNA-seq数据集、配对PBMC多组学、CITE-seq和空间转录组数据集 | NA | 单细胞RNA-seq、单细胞多组学、CITE-seq、空间转录组学 | NA | NA |
| 1279 | 2026-09-09 |
PLNFGL: joint estimation of multi-condition gene networks from single-cell RNA-seq data
2026-07-02, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag485
PMID:42398025
|
研究论文 | 提出PLNFGL框架，用于从单细胞RNA测序数据中联合估计多条件下的基因调控网络 | 结合泊松对数正态模型和融合图套索方法，处理dropout事件并估计多条件特异性网络 | 未在论文中明确提及限制 | 开发一种能适应单细胞RNA测序数据特性的多条件基因网络联合估计方法 | 单细胞RNA测序数据（阿尔茨海默病）和空间转录组数据（肺癌） | 机器学习和生物信息学 | 阿尔茨海默病和肺癌 | 单细胞RNA测序和空间转录组学 | 泊松对数正态模型和图套索 | 基因表达数据 | 未指定样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1280 | 2026-09-09 |
SpatialPEFT: a parameter-efficient fine-tuning framework for spatial transcriptomics foundation models
2026-07-02, Bioinformatics (Oxford, England)
DOI:10.1093/bioinformatics/btag503
PMID:42421217
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研究论文 | 提出一个名为SpatialPEFT的参数高效微调框架，用于空间转录组学基础模型，能在单张16 GB消费级GPU上适应高达14亿参数的大型模型，同时大幅提升下游空间注释准确性 | 整合了低秩适应、梯度检查点与空间感知适配器，将峰值VRAM降低超过87%，并实现在普通GPU上微调大规模空间转录组学基础模型 | 未知 | 提升空间转录组学基础模型的适应性和下游空间注释准确性，同时降低计算资源需求 | 空间转录组学基础模型（最高达14亿参数） | 机器学习和空间组学 | 未知 | LoRA、梯度检查点、空间感知适配器 | 空间转录组学基础模型 | 空间转录组数据 | 未知 | 未知 | 空间转录组学 | 未知 | 未知 |