纠正跨平台、跨物种和跨组织中普遍存在的转录本泄漏问题所影响的空间转录组学数据

空间转录组学已被广泛应用于研究组织样本中细胞类型、细胞状态以及特定基因表达的空间分布。然而，我们表明，空间转录组学数据中普遍存在转录本泄漏问题：由某个细胞表达的转录本会扩散至其邻域，并在附近细胞中被反复检测到。通过分析已发表的数据集，我们表明，这一问题普遍存在于使用不同基于成像和基于测序的空间转录组学平台、针对不同组织和不同物种所产生的数据中。它不仅影响表达定量等上游任务，也影响细胞类型注释和空间依赖性基因表达检测等下游任务。为应对转录本泄漏问题，我们提出了一种无需参考的贝叶斯模型方法——DeLeakage，与现有去噪方法相比，该方法能够更有效地清理数据。DeLeakage还可改善细胞类型注释，并避免对空间依赖性表达的错误检测。

空间转录组学已被广泛应用于研究组织样本中细胞类型、细胞状态以及特定基因表达的空间分布。然而，我们表明，空间转录组学数据中普遍存在转录本泄漏问题，即某个细胞表达的转录本会扩散至其邻域，并在附近细胞中被反复检测到。通过分析已发表的数据集，我们表明，该问题具有普遍性，存在于使用不同成像型和测序型空间转录组学平台、针对不同组织和不同物种产生的数据中。它既影响表达定量等上游任务，也影响细胞类型注释和空间依赖性基因表达检测等下游任务。为解决转录本泄漏问题，我们提出了一种无参考的贝叶斯模型方法 DeLeakage，与现有去噪方法相比，它能够更有效地清理数据。DeLeakage 还可改进细胞类型注释，并避免对空间依赖性表达的错误检测。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.13.732076v1?rss=1

🏷️ 空间转录组学 转录本泄漏 贝叶斯模型 数据去噪 细胞类型注释