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【编辑推荐】针对空间转录组学(SRT)数据因空间生物学效应导致的质控(QC)难题，研究人员开发了空间感知方法SpotSweeper。该方法通过局部邻域分析校正空间混杂效应，首次实现局部异常点与区域组织伪影的双重检测。在Visium平台数据验证中，系统识别低质量条形码位点及两类区域伪影，为多技术SRT数据可靠性提供通用解决方案。
在RNA测序（包括空间分辨转录组学SRT）研究中，质量控制(QC)是确保数据可靠性的关键环节。当前直接从单细胞/单核RNA测序移植的QC方法，会因空间生物学效应产生混杂偏差，且无法检测SRT特有的组织学伪影。SpotSweeper应运而生——这种创新的空间感知QC方法，通过智能分析局部邻域关系，既能捕捉"离群叛逃"的异常位点，又能揪出"拉帮结派"的区域性伪影。研究团队运用该方法分析公开Visium数据时，不仅锁定了一批持续低质量的条形码位点，还像显微镜般清晰辨别出两种区域伪影类型。这项突破为SRT数据质控建立了普适性框架，无论实验条件如何变化、技术平台如何更迭，都能为空间组学研究保驾护航。
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