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成像型空间转录组学（imaging spatial transcriptomics，iST）使我们能够在完整组织结构中，以单细胞和亚细胞分辨率解析基因表达的空间背景，革新了我们对基因表达的研究能力。然而，这些平台引入了复杂的技术偏倚，贯穿从样本制备、数据采集到定量分析的整个测量流程。在此，我们将这些偏倚按来源分为实验性偏倚（如样本保存和空间采样）与计算性偏倚（如 z 轴图像堆栈配准和视野拼接）。利用公开数据集，我们展示了不同偏倚如何叠加及其表现形式，并提出一个统一的计数建模框架，以形式化描述这些变异来源。最后，我们呼吁更全面、系统地理解 iST 数据的产生过程，并加强行业内部及跨行业的知识共享，以支持未来制定更稳健的实验设计并开展更可靠的下游分析。
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成像空间转录组学（iST）彻底革新了我们在单细胞和亚细胞分辨率下，将基因表达置于完整组织结构背景中进行研究的能力。然而，这些平台引入了复杂的技术偏倚，贯穿从样本制备、数据采集到定量分析的整个测量流程。在此，我们将这些偏倚按来源分为实验偏倚（例如样本保存和空间采样）与计算偏倚（例如 z 轴图像堆栈配准和视野拼接）。利用公开数据集，我们展示了不同偏倚如何叠加及其表现形式，并提出了一个统一的计数建模框架，以对这些变异来源进行形式化描述。最后，我们呼吁更全面地理解 iST 数据的产生过程，并加强各领域内部及跨领域的知识共享，以支持未来制定更稳健的实验设计并开展更可靠的下游分析。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
脚注
https://github.com/HelenaLC/ist-biases
已声明的资助方信息
欧洲研究理事会，
，CoG 101171662
欧洲联盟，
，MSCA 101146749
瑞士国家科学基金会
，222136
版权
本预印本的版权持有人为作者/资助方，其已授权 bioRxiv 永久展示本预印本。
本预印本依据
CC-BY 4.0 国际许可协议
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发布于 2026 年 10 月 16 日。
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关于成像型空间转录组学中的技术偏倚
Carissa
Chen
，
Lars E.
Borm
，
Anna
Pascual-Reguant
，
Irene
Ruano
，
Davide
Risso
，
Helena L.
Crowell
bioRxiv
2026.10.16.759529；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.10.16.759529
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关键词：成像型空间转录组学 · 技术偏倚 · 空间转录组数据分析 · 计数建模 · 图像配准与拼接
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.16.759529v1?rss=1