时空云课堂 | 时空组学生信分析工具的研发与应用
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单细胞组学技术的日趋成熟和时空组学技术的不断突破使二者成为解读生命密码的重要工具，在器官结构、发育、人类疾病、生命演化等领域的研究中发挥着重要作用。在单细胞和时空组学数据处理中，精准的细胞分割和细胞类型注释是其中的关键环节，需要借助强大的工具和方法将图像信息与外部数据集相结合，以提高图像分割，从而提高单细胞和时空组学技术的整体准确性。
本期《时空云课堂》为大家带来“时空组学生信分析工具的研发与应用”研讨会回放。4位海内外专家分享单细胞和时空组学生信工具研究中的前沿成果，欢迎各位老师观看。
报告1
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报告2
报告摘要：
从高分辨率空间转录组获得单细胞维度的表达谱，需要完善的数据处理与数据解读方案。其中，涉及大量的图像数据处理、转录组数据处理、图像与组学数据的整合与矫正工作。华大生命科学研究院算法团队对大视场高分辨率空间转录组数据解读方案做了大量的算法研发工作，期望提供完善、高效、高可信的针对大视场高分辨率空间转录组技术的数据分析支持。
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报告3
报告摘要：
Spatial-ID是一种快速的空间转录组细胞类型注释方法，利用单细胞转录组中细胞类型的细胞表达谱信息作为参考知识，并采用图神经网络的算法描绘空间转录组中细胞的空间位置关系。迁移学习可从已有的单细胞转录组数据集迁移单细胞表达谱知识。空间信息嵌入利用细胞在空间背景下与相邻细胞之间可能存在的交互关系或共表达模式，提升细胞类型识别的准确性。
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报告4
报告摘要：
作为支撑华大时空组学技术的重要数据库，STOmicsDB致力于实现时空组学不同层次数据的整合，形成时空组学数据生态圈。STOmicsDB已率先建立时空组数据归档标准，构建了数据资源中心，将时空数据转化为时空知识。同时，STOmicsDB整合了时空分析利器，建设了时空工具组件库，可实现从样本资源到时空组学数据可视化。本次研讨会就STOmicsDB功能使用、科学数据库应用建设的必要性以及CODEPLOT计算平台的应用实践等进行了介绍。
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