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3月29日，中國科學院上海營養與健康研究所李虹研究團隊在國際學術期刊Genome Biology在線發表了題為“SOAPy: a Python Package to Dissect Spatial Architecture, Dynamics and Communication”的研究論文。該研究推出了一款基于Python的空間組學集成分析工具包SOAPy，為解析空間微環境提供了多樣化的分析策略。

組織結構與微環境對于維持器官正常生理功能和疾病發生發展都起著極為關鍵的作用。近年來，空間組學實驗技術的迅猛發展使在組織原位上高通量捕獲單細胞層面的分子特征成為可能,深化了科學家對組織微環境的理解。李虹研究組前期運用計算手段對肝癌組織的空間轉錄組和蛋白質組數據深入解析，破譯了肝癌成纖維細胞的表達異質性、功能多樣性、空間分布和細胞間通訊（Genome Med?2024, 16(1):98.）；全面闡述了不同尺度空間特征的計算方法，及對癌癥基礎研究和轉化醫學研究的影響（NPJ Precis Oncol?2025, 9(1):68）。然而，空間組學數據的復雜性也帶來了計算挑戰，現有的分析方法較為零散，迫切需要一個對微環境空間結構進行綜合分析的工具包。

SOAPy通過整合現有高性能算法與自主開發新方法，構建了一個靈活且多功能的分析框架。SOAPy通過靈活的預處理模塊，兼容多種空間組學平臺的數據；從空間域識別、空間表達趨勢、時空表達模式、細胞共定位、多細胞生態位及細胞間通訊六個維度，系統解析空間組學中的常見問題。利用多種空間組學技術的數據集對SOAPy進行了測試，驗證了其在腫瘤和發育等多種應用場景下解析細胞和基因空間分布模式的優越性。例如，SOAPy針對細胞間通訊和受配體相互作用設計了新的度量指標，與已有方法相比顯著降低了假陽性并成功推斷了分泌型LR介導的遠距離相互作用和接觸型LR介導的近距離作用；通過SOAPy的空間結構模塊可定義腫瘤微環境中的細胞微生態，量化腫瘤的空間異質性并發現與患者預后相關的微生態；將SOAPy的時空分解模塊應用于小鼠胚胎發育和肝損傷，可捕獲時間和空間引起的基因表達變化。綜上，SOAPy為解析組織結構和微環境提供了有效的工具，相關代碼可從PyPI（https://pypi.org/project/SOAPy-st/）或GitHub（https://github.com/LiHongCSBLab/SOAPy）下載。

中國科學院上海營養與健康研究所李虹研究員為本論文通訊作者，博士研究生王鶴锜和李家榮為本論文共同第一作者。該研究得到國家自然科學基金項目、上海市級科技重大專項及中國科學院青年創新促進會等項目的資助，同時得到研究所王振、李于和章海兵研究員、所級公共技術中心形態與空間多維組學技術平臺陳瑜潔工程師的大力支持。研究使用的所有組學數據均來自公開發表的數據集。

文章鏈接：

https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-025-03550-5

圖：面向空間組學的微環境解析工具包SOAPy，包括預處理、空間分子動力學、空間結構和空間通訊四個模塊。

推送部門：李虹研究組、科技規劃與任務處