Genome Biol丨李宏伟/李维团队提出基于对比学习的空间转录组数据分析算法spCLUE

本文介绍了中国地质大学（武汉）李宏伟团队和加州大学河滨分校李维团队在Genome Biology期刊上发表的研究，提出了一种名为spCLUE的新方法，用于空间转录组数据的分析。spCLUE通过结合多视图网络、对比学习、注意力机制和批次微调模块，能够有效地整合跨组织切片的空间转录组数据，并识别具有一致性的空间结构区域。该方法在多个数据集上进行了系统评估，包括10x Visium、Slide-seqV2、Stereo-seq和BaristaSeq等多种测序技术生成的数据，展现了其在空间区域识别和批次效应去除方面的优势。spCLUE的创新点包括多视图图对比学习策略、实例图对比学习和聚类对比学习的结合，以及批次微调模块的设计。研究结果表明，spCLUE为空间转录组数据的整合和分析提供了灵活有力的解决方案，并为空间多组学数据的整合提供了新的思路。