691-FlashS：基于频率域核函数的图谱级空间变量基因检测

这篇文章介绍了一种名为 FlashS 的新型计算框架，旨在从大规模空间转录组数据中高效检测空间变量基因（SVGs）。传统的检测方法在处理数百万级细胞数据时，往往面临计算复杂度高和内存消耗大的严峻挑战，且难以应对数据中普遍存在的高稀疏性（零膨胀）问题。FlashS 通过引入随机傅里叶特征（RFF）将空间测试转换至频域，不仅实现了算法复杂度的线性扩展，还利用稀疏草图技术显著降低了内存占用。该方法通过结合多尺度带宽核函数与三部分统计检验（二进制、秩和原始计数），显著提升了对复杂空间模式的捕捉能力和排名的准确性。在包含 50 个数据集的标准基准测试以及 394 万个细胞的脑科学图谱应用中，FlashS 在检测精度、运行速度和统计校准方面均展现出超越现有主流工具的卓越性能。通过对人类心脏组织的深入分析，该工具成功发现了此前被忽略的线粒体生物发生相关重要生物学程序，证明了其在揭示复杂组织功能架构方面的巨大潜力。References: Yang C, Zhang X, Chen J. Frequency-domain kernels enable atlas-scale detection of spatially variable genes[J]. bioRxiv, 2026: 2026.03. 12.711372.前往小宇宙评论区与主播互动