空间转录组技术能同时解析细胞的基因表达和空间位置信息，是揭示器官发育、疾病机制等生命过程的重要工具。然而，现有方法大多针对单样本设计，难以处理多样本数据（如对比样本、时间序列、三维空间等），这严重阻碍了多样本研究的深入，限制了对复杂生物系统的认知。

4月21日，华大生命科学研究院在空间组学领域获得重大突破，研究团队首次提出了一套名为“Stereopy”的创新性分析框架，系统性地解决了多样本空间转录组数据联合分析的难题，为复杂生物系统的机制研究提供了全新工具。成果于《自然·通讯》（Nature Communications）发表。

Nature Communications官网截图

Stereopy整体框架图

三大核心组件驱动数据高效分析

Stereopy框架包含三大核心组件，MsData容器能够统一接口、管理海量数据，支持多样本快速调用与灵活操作；MSS控制器为智能化中枢系统，可自动追踪数据依赖关系，生成可视化结果；MS-ST转换器可以灵活适配多样本分析需求，既能整合全局数据，也能拆分验证局部结果。

这一框架显著提升了数据处理的效率与可靠性，为多维度研究提供了标准化解决方案。

Stereopy多样本数据分析框架

三大创新算法助力解锁新发现

Stereopy所配置的三大算法使其在比较分析、时间分析与三维空间多样本组学分析中均取得了重要进展。

Stereopy-CCD算法能够精准识别疾病样本与正常样本的细胞群落差异。相较于其他算法，CCD不仅可以更快速、准确地识别组织结构，还可以对不同条件下的多样本进行联合结构域识别；Stereopy-TGPI算法首次实现了时空维度联合解析，同时考虑基因在空间分布和时序变化上的一致性，不仅可以识别发育过程中连续变化的基因，还可以建立动态的时序基因调控网络，破解发育与疾病进程的分子密码；Stereopy-NicheReg3D算法突破了二维限制，以单细胞分辨率重建三维细胞微环境。通过整合细胞间通讯和基因调控网络模型，提高了针对特定情境预测的准确性，为器官发生研究提供全新视角。

实验证明，Stereopy的算法在准确性、全面性上超越现有工具，相关成果已应用于脑发育、肿瘤微环境等前沿领域。

科研影响力与广泛应用前景

目前，Stereopy开源工具已被全球科研人员下载超4.8万次，服务了数千个研究项目。其通用性与高效性受到国际同行的高度评价，有望推动空间组学技术标准化，加速精准医学、新药研发等领域的突破。

研究团队表示：“Stereopy不仅是技术工具的创新，更是科研范式的革新。我们期待这一成果能为全球生命科学共同体提供强大助力，共同探索生命系统的奥秘。”

Stereopy已部署在DCS Cloud平台，为上千个空间与单细胞转录组分析项目提供解决方案。更多功能敬请登录DCS Cloud搜索Stereopy查看。

DCS Cloud library全面部署Stereopy配套流程

深圳华大生命科学研究院徐讯研究员，武汉华大生命科学研究院黎宇翔副研究员、张勇博士，西南华大生命科学研究院陈奥博士，青岛华大基因研究院范广益研究员以及中国科学院计算技术研究所赵屹研究员为该论文的共同通讯作者，北京华大生命科学研究院方双桑副研究员、青岛华大基因研究院徐梦阳副研究员、北京华大生命科学研究院曹磊工程师、青岛华大基因研究院刘晓彬博士、欧洲华大生命科学研究院Marija Bezulj、武汉华大生命科学研究院谭立伟工程师、复旦大学原致远青年研究员为该论文的共同第一作者。该项目得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金的支持，同时也得到了国家基因库（www.cngb.org）的支持。

原文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-025-58079-9?sessionid=1634505564

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