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基于高分辨率测序的空间转录组学技术，包括 Stereo-seq 和 Visium HD，通常将高密度捕获单元聚合为细胞分辨的表达矩阵。在组织处理和透化过程中，从源细胞释放的 RNA 可能扩散至邻近的捕获位置，从而降低细胞类型特异性，并使下游分析产生偏倚。在此，我们开发了 SPARKLE（Spatial Ambient RNA Kernel-based Leakage Estimator），这是一种细胞水平的校正方法，它利用细胞分割掩膜之外的捕获位置作为样本内 RNA 泄漏的空间证据。SPARKLE 对掩膜外观测值拟合稀疏空间核，以估计样本水平的传播尺度和基因特异性的泄漏系数。它仅校正那些得到掩膜外拟合优度支持的基因，并采用依赖于表达水平的保守收缩策略，以保护高表达的源细胞。在十种模拟情景中，SPARKLE 在细胞层面一致性方面表现最佳，并在 10 种情景中的 9 种实现了最低的 RMSE。在美西螈脑、小鼠脑和人卵巢癌样本中，SPARKLE 去除了邻近细胞中的异位标记信号，同时保留了源细胞中的表达，提升了与独立单细胞和单核参考数据的一致性，并恢复了成纤维细胞来源的 COL1A2-SDC4 信号传导，而此前该信号曾被胶原扩散所掩盖。在合理的空间尺度和背景 bin 大小范围内，相关结论均保持稳定。其运行时间随组织窗口面积近线性增长，并且在 GPU 上可进一步加速。因此，SPARKLE 是一种无需参考、快速且可扩展的方法，能够基于每个样本内部包含的证据校正局部 RNA 泄漏，从而提高细胞类型定位、组织区室识别以及细胞间通讯推断的可靠性。
基于高分辨率测序的空间转录组学技术，包括 Stereo-seq 和 Visium HD，通常将高密度捕获单元聚合为细胞分辨率的表达矩阵。在组织处理和透化过程中，从来源细胞释放的 RNA 可能扩散至邻近的捕获位置，从而降低细胞类型特异性并使下游分析产生偏倚。本文开发了 SPARKLE（Spatial Ambient RNA Kernel-based Leakage Estimator，基于空间环境 RNA 核函数的泄漏估计器），这是一种细胞水平的校正方法，利用细胞分割掩膜外的捕获位置作为样本内泄漏的空间证据。SPARKLE 通过对掩膜外观测值拟合稀疏空间核函数，估计样本水平的传播尺度和基因特异性的泄漏系数。它仅对那些得到掩膜外拟合优度支持的基因进行校正，并采用依赖表达水平的保守收缩策略，以保护高表达的来源细胞。
在十种模拟情景中，SPARKLE 在细胞层面一致性方面表现最佳，并在 10 种情景中的 9 种取得了最低的均方根误差（RMSE）。在蝾螈脑、小鼠脑和人卵巢癌样本中，SPARKLE 去除了邻近细胞中的异位标记信号，同时保留了来源细胞中的表达，提高了与独立单细胞和单核参考数据的一致性，并恢复了成纤维细胞来源的 COL1A2-SDC4 信号传导，而该信号此前被胶原扩散所掩盖。在合理的空间尺度和背景 bin 大小范围内，所得结论保持稳定。运行时间随组织窗口面积近似线性增长，并可在 GPU 上进一步加速。因此，SPARKLE 是一种无需参考、快速且可扩展的方法，能够利用每个样本内部所包含的证据校正局部 RNA 泄漏，从而提高细胞类型定位、组织区室识别以及细胞间通讯推断的可靠性。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.12.744394v1?rss=1
🏷️ 空间转录组学 RNA泄漏校正 局部扩散建模 细胞分辨率分析 空间核方法