HiFi-ST：通过条件神经场高保真重建连续空间转录组表达场

空间转录组学能够表征组织尺度的基因表达模式，然而其观测本质上是对潜在连续分子场的稀疏离散采样，从而导致空间混叠以及亚分辨率信息丢失。现有方法通常将该任务表述为斑点层面的点回归问题，因而难以同时捕捉表达的连续性和观测的区域属性。本文提出HiFi-ST，这是一种用于连续空间转录组建模的条件神经场框架。HiFi-ST将空间基因表达预测表述为连续表达场学习，将每个斑点建模为有限支撑域上的区域观测，通过蒙特卡洛采样近似局部积分，并结合多尺度组织特征提取与基于FiLM的条件调制，以提升对复杂空间异质性的建模能力及与底层测量过程的一致性。在三个独立数据集（HER2+、cSCC和Alex_NatGen）上的系统评估表明，HiFi-ST在关键指标上优于mclSTExp、BLEEP、THItoGene、His2ST和HisToGene。在HER2+数据集上，HiFi-ST的平均PCC提升了65.1%，平均MSE降低了40.9%；在cSCC数据集上，PCC提升了10.2%，MSE降低了51.2%；在Alex_NatGen数据集上，PCC提升了80.0%，MSE降低了16.3%。此外，所学习到的多尺度组织表征还支持下游空间免疫分析，包括辅助识别候选TLS区域。总体而言，HiFi-ST提供了一个统一框架，用于衔接离散测量与连续表达场重建，从而服务于肿瘤微环境分析和空间免疫结构表征。

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HiFi-ST：通过条件神经场高保真重建连续空间转录组表达场

Huamei Li，Lei Tang，Wenshuai Han，Xiao Yang，Xiaozhou Chen

doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.29.735170

Huamei Li 1 南京鼓楼医院：南京大学医学院附属南京鼓楼医院； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 本文依据 CC-BY 4.0 国际许可协议提供。

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发布于 2026 年 7 月 2 日。

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Huamei Li，Lei Tang，Wenshuai Han，Xiao Yang，Xiaozhou Chen

bioRxiv 2026.06.29.735170； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.29.735170

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Huamei Li，Lei Tang，Wenshuai Han，Xiao Yang，Xiaozhou Chen

bioRxiv 2026.06.29.735170； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.29.735170

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🏷️ 空间转录组学 条件神经场 连续表达场重建 肿瘤微环境 空间免疫分析