399-SPLISOSM：空间转录组学异构体解析与调控建模

这项研究介绍了一种名为 SPLISOSM 的新型统计框架，旨在通过 空间转录组学 数据检测基因 异构体 的空间表达差异。该方法利用 谱图理论 优化空间核函数，不仅显著提升了在处理大规模、高噪声数据时的 统计效能，还通过创新的组合核有效地解决了数据 稀疏性 问题。科研人员利用该工具分析了多种测序平台的数据，揭示了 RNA 结合蛋白 在脑组织中的协同调控机制，以及胶质母细胞瘤内受 微环境 驱动的异构体转换。通过引入 空间条件独立性测试，该框架能够有效区分真实的生物学关联与由空间混杂因素导致的假阳性。总之，这项工作为深入理解 替代剪接 在复杂组织和疾病微环境中的空间分布提供了强有力的计算工具。

References:

• Su J, Qu Y, Schertzer M, et al. Mapping isoforms and regulatory mechanisms from spatial transcriptomics data with SPLISOSM[J]. Nature Biotechnology, 2026: 1-12.