Nat Commun | 索生宝/彭广敦团队开发CMAP算法，实现高精度单细胞空间定位

本研究由索生宝和彭广敦团队合作，开发了一种名为CMAP（Cellular Mapping of Attributes with Position）的计算模型，旨在解决单细胞转录组测序技术中丢失的空间位置信息问题。该模型通过整合单细胞和空间转录组数据，采用分层映射策略，包括DomainDivision、OptimalSpot和PreciseLocation三个步骤，实现单细胞的高精度空间定位。研究团队在多种模拟数据和高分辨率Xenium数据上验证了CMAP的性能，结果显示其在位置复原精度、细胞类型空间分布一致性和基因表达重构等方面优于现有方法。此外，CMAP能够为每个细胞提供单一、精确的空间坐标，有效识别组织来源不匹配的细胞，并在真实生物数据应用中展现出显著潜力。该研究推动了单细胞转录组与空间组学的深度融合，为疾病机制解析和精准医学发展提供了新的研究思路。