376-Novae：空间转录组图谱基础模型

这项研究介绍了一种名为 Novae 的图神经网络基础模型，旨在解决空间转录组学数据分析中的技术挑战。传统方法往往受到批次效应的干扰，且难以在不同基因面板或设备之间进行跨研究比较，而 Novae 通过自监督学习和最优传输算法实现了更具鲁棒性的空间领域划分。该模型利用图注意编码器捕捉细胞间的空间组织关系，不仅能够自动识别复杂的组织微环境，还能在无需重新训练的情况下进行零样本推断。通过对数千万个细胞的大规模数据集验证，Novae 在处理速度、内存效率以及跨载玻片一致性方面均显著优于现有工具。此外，它还支持与病理图像等多模态数据融合，为揭示肿瘤微环境和疾病进展中的空间生物标志物提供了强有力的计算支撑。

References:

• Blampey Q, Benkirane H, Bercovici N, et al. Novae: a graph-based foundation model for spatial transcriptomics data[J]. Nature Methods, 2025, 22(12): 2539-2550.