空间转录组

GO和KEGG有什么区别？功能富集入门先分清这两个概念更新于2026年10月27日在转录组、蛋白组和单细胞数据分析报告中，GO富集与KEGG富集经常同时出现，因此容易被理解为两种相近的分析算法。实际上，GO与KEGG首先提供的是不同组织方式的生物学知识资源，富集检验则是利用这些资源解释基因列表的统计过程。同一组基因可以分别映射到GO条目和KEGG通路，也可以在适当条件下结合不同富集方法进行分析。因此，比较二者时，首先需要理解它们分别描述什么信息，而不是简单判断哪一种更高级或更准确。只有将知识来源与分析方法区分开，才能正确理解结果差异，并决定如何将两类信息共同

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《NC》|单细胞与空间转录组分析揭示鼻咽癌中与肿瘤进展、免疫治疗响应相关的三级淋巴结构文章Single-cell and spatial transcriptome analyses reveal tertiary lymphoid structures linked to tumour progression and immunotherapy response in nasopharyngeal carcinoma**（IF=16.6）发布于《Nature Communications》。**

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空间转录组的细胞-基因-区域关联解析肿瘤微环境思路本次分享文献发布于Nature Communications（IF=15.7）的文章。原文题目为：“Dissecting tumor microenvironment from spatially resolved transcriptomics data by heterogeneous graph learning“

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空间图谱+注释工具= 《ADVANCED SCIENCE》六一新鲜发表的一篇《AS》，与一般的图谱类文章不同，本文的生物学意义立足于视网膜动脉阻塞（RAO），以我们教学过的SeekSpace和Stereo-seq为测试数据，开发了ASCAL（Automated Single-Cell Annotation and Localization）并构建了一个小鼠全眼单细胞空间图谱，精确绘制睫状体和视网膜上的细胞类型。关键结论：RAO模型中神经节细胞层（GCL）中显著的空间免疫激活，并通过免疫荧光染色进一步验证。

成功案例 | 单细胞+空间转录组+虚拟敲除揭示PAEs通过调控ARF6介导铁死亡与EMT驱动子宫内膜异位症文章标题：Mechanism study of phthalate exposure promoting endometriosis: Based on the ferroptosis perspective

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保姆级教空间转录组分析| 01. 绪论B站（已更新10集）：https://www.bilibili.com/video/BV181wezqEgK/

基于GeoMx DSP空间多组学技术的癌症研究进展GeoMx® Digital Spatial Profiler（DSP）作为空间生物学领域的重要技术之一，推动了空间多组学研究的发展进程，并在临床转化中展现出广泛应用前景。该技术能够满足肿瘤学、肿瘤免疫、传染病、免疫性疾病、神经科学、发育生物学及药物研发等多个领域在不同研究阶段的实际需求。本文通过四篇高分研究文章，聚焦DSP空间多组学技术在癌症研究中的具体应用，以期为相关领域的研究提供参考。

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2月《Science》也开始用单细胞核空转平台了文章《Mucosal vaccination in mice provides protection from diverse respiratory threats》（小鼠黏膜疫苗接种可提供针对多种呼吸道威胁的保护），该文献发表于杂志《Science》，2026 年，影响因子为 45.8。

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空间转录组NMF降维分群非负矩阵分解(NMF)非负矩阵分解是一种降维技术，它将一个矩阵 V 分解为两个非负矩阵 W 和 H：V≈W×H

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纯生信挖掘+6个样WB，发表IF=10文章一、写在前面最近发现一篇“有点意思”的文章，来自北京大学口腔医学院、国家口腔医学中心的作者挖掘整合分析了多个GEO数据的微阵列、Bulk RNA-seq通过四种机器学习算法筛选了159个核心DEGs后通过GEO中的scRNA-seq、空转数据挖掘进一步确定SASH1的细胞与空间定位情况，补了六个样本的细胞系WB实验后，就水灵灵的在25年12月发在了《INTERNATIONAL JOURNAL OF SURGERY》这一IF=10.1的期刊上。

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用R语言画生信基地圣诞树~生信基地圣诞树~MERRY CHRISTMAS写在前面祝大家圣诞节快乐！Merry Christmas！愿大家在这冬日里邂逅所有美好与惊喜，科研顺利，文章多多~

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空间转录组|多样本整合分析手册在空间转录组（Spatial Transcriptomics, ST）研究中，批次效应（Batch Effect）是一个核心挑战。当多个样本（来自不同个体、实验室或处理批次）被独立测序时，由于实验条件、试剂差异或组织处理方式的不同，可能会引入非生物学性的表达水平变异。

我是有底线的