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空间统计框架从CosMx胶质瘤数据推断肿瘤结构

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AI 综述

2026年10月10日,bioRxiv发布一项预印本研究,基于CosMx空间转录组数据构建空间统计框架,用于从scRNA-seq推断胶质母细胞瘤(GBM)的肿瘤空间结构。研究分析8例GBM样本,涵盖2,427,362个细胞、15个细胞群体和4种恶性状态,采用Log-Gaussian Cox Process建模全组织空间强度。结果显示,巨噬细胞、小胶质细胞、单核细胞、cDCs、中性粒细胞和T细胞等免疫群体对恶性状态表现出空间吸引;转录本丰度预测空间表型的表现优于代谢通路评分,但留一患者验证显示跨患者迁移性有限。目前该研究处于预印本阶段,尚未见后续报道。

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报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月10日
  1. bioRxiv 预印本
    CosMx 胶质瘤数据点过程建模:从 scRNA-seq 推断肿瘤空间结构

    研究基于 CosMx 数据构建空间统计框架,分析 8 例 GBM 样本的 2,427,362 个细胞、15 个细胞群体和 4 种恶性状态,以 Log-Gaussian Cox Process 建模全组织空间强度。巨噬细胞、小胶质细胞、单核细胞、cDCs、中性粒细胞和 T 细胞等免疫群体对恶性状态表现出空间吸引。转录本丰度预测空间表型的表现优于代谢通路评分,但留一患者验证显示跨患者迁移性有限。

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