腫瘤組織具有高度異質性，新方這導致傳統的法准空間轉錄組技術難以全麵揭示其特性。2月20日，确反記者從西安交通大學獲悉，映肿為了解決這一難題，瘤组該校教授葉凱及其團隊提出了STMiner方法，实情即利用基因表達的新方空間分布來構建腫瘤組織的整體計算框架，相關研究成果於近日發表在《細胞·基因組學》雜誌上。法准

葉凱表示，确反傳統方法通常將腫瘤組織的映肿采樣點視為獨立的“房子”，統計每個采樣點的瘤组細胞類型和基因表達信息。然而腫瘤組織細胞類型多樣、实情基因表達雜亂無章、新方區域界限模糊，法准傳統辦法很容易產生誤差。确反STMiner方法能利用二維高斯混合模型和最優傳輸理論，將離散的采樣點轉化為連續的基因分布地圖，就像把零散的房屋信息繪製成一張完整的居民分布圖。這不僅能更準確地反映腫瘤組織的真實情況，還能減少幹擾信息，幫助科學家更清晰地觀察基因的空間分布規律。

憑借這一方法，葉凱教授團隊成功定位了高度複雜、邊界不清的腫瘤組織中的獨特基因表達模式，清晰區分了正常與異常組織的邊界，並識別出一些此前被忽視的關鍵基因和空間結構。