解析Xenium空间转录组学的敏感性、特异性和信号污染问题
本研究构建了目前最全面的Xenium空间转录组学数据集,涵盖40多个乳腺癌和肺癌肿瘤组织切片,使用多种基因面板进行分析。通过系统剖析技术噪声(包括转录本溢出)、检测特异性、面板性能和分割策略,我们证明单核RNA测序能够精确量化转录本污染。基于这些发现,我们提出了SPLIT(空间分层细胞内转录本纯化)方法,通过解析混合转录组信号提高信号纯度,增强背景校正和细胞类型分辨率,揭示了原本被掩盖的T细胞耗竭特征与恶性细胞共定位的关联,为Xenium性能提供了关键基准并引入了可扩展的信号优化策略。

