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细胞间信号传导塑造了组织结构与功能,然而,利用空间转录组学对这些信号回路进行系统性解析仍然是一项悬而未决的挑战。我们提出了 RIPPLE(Replicate-Aware Inference of Paracrine Profiles via Likelihood Estimation,基于似然估计的考虑重复样本的旁分泌谱推断),这是一个 R 软件包:给定一个查询细胞类型后,它可在所有其他细胞类型中扫描那些其基因表达随与该查询细胞类型距离变化而改变的基因。在小鼠淋巴结 10x Xenium 数据集中,RIPPLE 在 T 细胞和树突状细胞亚群中恢复了经典的 T 细胞区 CCL21 应答程序,并且在所有样本中均表现出一致的效应方向。在公开的 CosMx 非小细胞肺癌队列中,它在 17 种细胞类型中鉴定出 515 个与肿瘤邻近性梯度相关的基因,并将一种已知的癌症相关成纤维细胞标志物(IGFBP5)标记为成纤维细胞中的首位命中基因。总体而言,RIPPLE 能够提供按排序输出、具有细胞类型分辨率的旁分泌候选分子,以供后续实验验证。
RIPPLE:空间转录组学中具有重复感知能力的、以细胞类型为锚定的邻近梯度检测 | bioRxiv
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RIPPLE:空间转录组学中具有重复感知能力的、以细胞类型为锚定的邻近梯度检测
查看 ORCID 资料 Carolina Mangana, 查看 ORCID 资料 Barbara B Maier
doi: https://doi.org/10.64898/2026.07.23.740288
Carolina Mangana 奥地利科学院分子医学研究中心(CeMM) 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。 保留所有权利。未经许可,不得转载。
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发布于 2026 年 7 月 27 日。
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📄 原文链接:https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.23.740288v1?rss=1
🏷️ 空间转录组学 细胞间通讯 旁分泌信号 重复样本分析 邻近梯度检测 R软件包