这项研究探讨了空间转录组学中的核心挑战，即如何解决因细胞分割错误导致的分子误分配问题。作者指出，无论是基于测序还是成像的方法，都常将邻近细胞的转录本错误地归入目标细胞，产生虚假信号并干扰生物学分析。为解决这一难题，研究团队开发了名为 cellAdmix 的计算工具，利用条件随机场和非负矩阵分解等模型来识别并剔除污染物。通过对肠道和癌症等多种组织数据集的测试，该方法成功消除了假阳性的差异表达基因，揭示了更真实的细胞状态。这种校正技术显著提升了细胞间相互作用和信号通路分析的准确性，为组织生物学研究提供了更可靠的手段。
References:
- Mitchel, J., Gao, T., Petukhov, V. et al. Impact and correction of segmentation errors in spatial transcriptomics. Nat Genet (2026). doi.org
