为了突破空间转录组学方法的局限性，生物信息学家提出并发展了多种将空间转录组学和单细胞转录组（scRNA-seq）数据结合起来的整合方法，包括gimVI、SpaGE、Tangram、Seurat、novoSpaRc、SpaOTsc等。尚未有独立研究全面比较这些集成方法在预测转录本的空间分布或组织切片中斑点的细胞类型反卷积方面的性能。因此，本研究的研究人员使用多个指标系统地对16 种集成方法的性能进行了基准测试。
研究人员利用皮尔逊相关系数（PCC）、结构相似性（SSIM）、均方根误差（RMSE）和JS散度来评估相关工具在多个数据集上的表现，并将上述四个指标进行汇总，定义准确度得分（AS） ）以简化对每个集成工具的准确性的评估（AS值越高表示性能越好）。
Tangram、gimVI 和SpaGE 在预测转录本的空间分布方面优于其他集成方法。 Tangram、gimVI 和SpaGE 在处理10X Visium、seqFISH 和MERFISH 平台生成的数据方面优于其他集成方法。 Tangram 和gimVI 是处理seq 数据集的Slide-Preferred 方法最好的。
同时，Tangram、gimVI 和SpaGE 在预测高度稀疏数据集中转录本的空间分布方面也优于其他集成方法。
Cell2location、SpatialDWLS、RCTD 和STRIDE 在预测斑点的细胞类型组成方面优于其他集成方法。
就计算资源而言，Seurat 是预测转录本空间分布的计算效率最高的方法； Tangram 和Seurat 是处理细胞类型反卷积的最有效方法。
总之，Tangram、gimVI 和SpaGE 在预测转录本的空间分布方面优于其他积分方法，而Cell2location、SpatialDWLS 和RCTD 在组织学切片中斑点的细胞类型反卷积方面优于其他积分方法。
基于概率模型与负二项分布或泊松分布相结合构建的方法（例如gimVI、Cell2location 和RCTD）通常在预测解卷积点中转录本或细胞类型的空间分布方面表现更好。深度学习算法还应用于多种集成方法中，其中七巧板是预测未检测到的转录本空间分布的最佳方法之一。
有几种策略可以解决空间转录组表达矩阵的稀疏性问题：研究人员可以增加测序深度、过滤点和具有严格截止值的基因来降低过滤表达矩阵的稀疏性，或者考虑应用插补算法（例如SAVER、MAGIC 和WEDGE）用于在表达式矩阵中插入零元素。
空间转录组学的另一个潜在应用是预测空间上彼此接近的两种细胞类型之间的配体-受体相互作用。目前已经开发了许多分析工具，如SpaOTsc、Giotto、CellChat、NicheNet、ICELLNET和SingleCellSignalR等。
建议对测试细节感兴趣的朋友参考原文~也可以访问以下链接了解详情
https://github.com/QuKunLab/SpatialBenchmarking
参考
【Nature Methods：空间转录组与单细胞转录组整合分析工具性能评估】相关文章：
2.米颠拜石
3.王羲之临池学书
8.郑板桥轶事十则
用户评论
这篇文章肯定挺有用的，现在研究空间转录组和单细胞转录组越来越频繁了。
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想看看这个新的集成分析工具如何应对不同类型的样本数据挑战？
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整合分析能让我们更全面地了解细胞之间的相互作用吧！
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性能测试很重要，才能更信任分析结果的准确性啊。
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这种新型工具是否会颠覆目前的转录组研究方法呢？
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期待看到他们的实验设计和数据处理策略，借鉴一下经验。
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空间转录组学的应用越来越广泛了，这类工具也显得尤为重要。
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有没有考虑加入一些生物信息学模型来进一步提高分析精度呢？
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我觉得一个好的工具应该既简单易用又兼顾高准确率。
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文章的测试结果肯定会给研究者们带来很多的启示。
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学习使用这个新型工具，也许能帮助我完成我的研究项目。
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不同组织类型的数据分析效果怎么样？
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这篇文章会为空间转录组学的研究者提供哪些应用案例呢？
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新的工具能否用于复杂样品如肿瘤微环境的分析？
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这个整合分析工具对不同类型的基因表达数据的支持程度如何？
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想看看他们的代码开源吗？方便大家进行二次开发和应用。
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随着技术的进步，未来的生物信息学工具会更加智能化吧！
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这篇文章的研究结果对于推动生物医学领域的进展至关重要。
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期待看到更多基于空间转录组学的研究成果!
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希望这个研究能够推广到更广泛的领域，促进科学技术的进步。
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