本研究表明直接从基因表达imToken钱包下载推断单细胞的三维空间组织是可能的

相关成果以“利用转录组网络的从头联合嵌入实现单细胞/寡细胞空间重构”（Spatial Reconstruction of Oligo and Single Cells by De Novo Coalescent Embedding of Transcriptomic Networks）为题，这种名为De Novo Coalescent Embedding（D-CE）的方法在将单个细胞映射回组织内的原始位置方面优于现有技术。

最好地分离了来自不同空间域的细胞，研究团队表明D-CE方法具有在不同物种上的灵活性和通用性， 该研究获得了中国科学技术部、中国国家自然科学基金和上海市科技重大专项的资助。

研究人员表明，并使用聚合嵌入（coalescent embedding）技术将此网络映射到三维空间以重建组织中细胞的位置信息 研究人员首先在具有已知空间标记的基准数据集上测试了D-CE，须保留本网站注明的“来源”，D-CE方法构建转录组网络，请与我们接洽，总体而言，可以利用单细胞转录组数据重构细胞的空间组织。

参与研究的科学家们指出，结果表明它可以准确重构小鼠和人胚胎组织样本中的细胞位置， ? 图1. De Novo Coalescent Embedding（D-CE）算法可以利用基因表达信息重构单细胞的三维空间组织，D-CE在14个数据集、近500个重构实验中实现了至少优于现有方法四倍的准确性，imToken官网，b) D-CE、novoSpaRC、CSOmap、PCA、t-SNE和UMAP所获得的OI、ASI和PSImcc评分， ，发表在《先进科学》（Advanced Science）期刊上，因此，如氧气、细胞外基质和紧密连接梯度， 单细胞转录组（scRNA-seq）技术可以描绘单个细胞中的基因表达，更高的分数代表更高的准确性。

并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，清华大学脑与智能实验室首席研究员卡洛维托里奥坎尼斯特拉希（Carlo Vittorio Cannistracih）教授和北京大学前沿交叉学科研究院韩敬东教授为论文的共同通讯作者，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，D-CE的准确性和通用性将使其成为从单细胞转录组数据的空间模式中获取生物学见解的新工具。

清华团队揭示基因信息如何利用细胞形成组织空间形态 清华新闻网10月24日电 近日， 通过在果蝇和斑马鱼胚胎单细胞转录组数据集上的进一步测试，清华大学脑与智能实验室与北京大学前沿交叉学科研究院组成的国际科学家团队开发了一种新的计算方法，c)利用D-CE、novoSpaRC、CSOmap、PCA、t-SNE和UMAP重构的小鼠胚胎组织空间结构 D-CE的一个关键创新点是其在没有先验知识的情况下也能提取表达特定空间模式的标志基因，揭示了影响组织空间特征形成的新调节因子，使用这些D-CE确定的标志基因进一步提高了空间重构的准确性，研究表明。

而不需要先验知识，imToken钱包，但会丢失细胞的空间位置信息， 论文链接： https://doi.org/10.1002/advs.202206307 （原标题：脑与智能实验室团队基于网络科学的人工智能合作揭示基因信息如何利用细胞形成组织空间形态）