美国康奈尔大学研究人员开发出一种无监督计算策略“UTAG”，使用单细胞基因表达谱和细胞位置的组合来定义组织内的结构区域，从而绘制出人体组织详细图谱，助力器官与细胞研究。
该方法通常适用于通过高度多路复用的单细胞成像数据收集的天然组织环境中的细胞图像，其核心是两个矩阵的组合，这些矩阵表示图像中存在的每个细胞的表型和位置信息，以生成一个新的特征空间，该空间对空间聚合的表型信息进行编码。该方法有望加速器官尺度细胞相互作用的研究，并可为各种疾病提供强大的新诊断策略。
相关研究成果发表于Nature Methods期刊。
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