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动机 空间转录组学（spatial transcriptomics，ST）能够促进对细胞相互作用（包括免疫应答）的探索。然而，现有方法依赖病理学家，并且在处理遗传异质性方面存在局限，例如胎盘组织或同种异体移植物组织中存在由非克隆性细胞构成的生态位。解析这些个体间混合状态仍然具有挑战性。结果 为解析ST中的个体间异质性，我们开发了GOLDEN（Gene expressiOn and aLlele-informed DEcomposition for geNetic heterogeneity，基因表达与等位基因信息引导的遗传异质性分解）方法。该方法采用等位基因感知的多任务网络，将斑点水平的表达编码为共享的潜在表征。通过整合等位基因特征，双输出头分别对斑点身份（目标、非目标或混合）进行分类，并估计目标细胞所占比例。我们利用基于半同基因单细胞谱构建的、具有斑点水平真实标签的模拟ST数据。在这些模拟基准测试中，GOLDEN实现了可靠的去卷积，在比例估计中获得了较高的相关性（Pearson相关系数r = 0.977）和较低的误差（平均绝对误差（MAE）= 0.045），并且在真实世界ST数据中表现出一致的预测结果。这些预测结果得到了遗传学验证。借助GOLDEN，实现斑点水平遗传异质性的解析成为可能。可用性与实现 GOLDEN及ST模拟代码可从https://github.com/othertics/GOLDEN获取。
GOLDEN：基于基因表达与等位基因信息解析空间转录组数据中的遗传异质性 | bioRxiv
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GOLDEN：基于基因表达与等位基因信息解析空间转录组数据中的遗传异质性
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Hyojung
Paik
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研究动机
空间转录组学（ST）能够促进对细胞相互作用的探索，包括免疫应答。然而，现有方法依赖病理学家，在处理遗传异质性方面存在局限；在遗传异质性情况下，组织生态位中可能同时存在非克隆性细胞，包括胎盘组织或同种异体移植物组织。解析这些个体间混合成分仍然具有挑战性。
研究结果
为解析 ST 中的个体间异质性，我们开发了 GOLDEN（Gene expressiOn and aLlele-informed DEcomposition for geNetic heterogeneity，基于基因表达与等位基因信息的遗传异质性解析方法）。该方法采用等位基因感知的多任务网络，将斑点水平的表达编码为共享的潜在表示。通过整合等位基因特征，双分支结构分别对斑点身份（目标、非目标或混合）进行分类，并估计目标成分比例。我们利用半同基因单细胞谱构建了具有斑点水平真实标签的合成 ST 数据。在这些合成基准数据上，GOLDEN 实现了可靠的去卷积，在成分比例估计方面具有较高的相关性（Pearson's r = 0.977）和较低的误差（平均绝对误差（MAE）= 0.045），并获得了一致的预测结果。
在真实世界的空间转录组数据（STs）中。这些预测结果得到了遗传学验证。利用 GOLDEN，可以解析点位水平的遗传异质性。
可用性与实现
GOLDEN 及用于模拟 ST 的代码可从以下网址获取：https://github.com/othertics/GOLDEN。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
脚注
https://github.com/othertics/GOLDEN
已声明的资助方信息
韩国国家研究基金会
，RS-2025-16065483
，RS-2025-02315385
版权
本预印本的版权所有者为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 一项永久展示该预印本的许可。
该预印本依据
CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可协议
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发布于 2026 年 10 月 20 日。
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GOLDEN：用于空间转录组数据中遗传异质性解析的基因表达与等位基因信息分解
Hyojung
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2026.10.18.759920；
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https://doi.org/10.64898/2026.10.18.759920
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GOLDEN：基因表达
以及基于等位基因信息的空间转录组数据遗传异质性分解
Hyojung
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bioRxiv
2026.10.18.759920；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.10.18.759920
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关键词：空间转录组学 · 遗传异质性 · 单细胞去卷积 · 等位基因信息 · 多任务深度学习
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.18.759920v1?rss=1