扩张流混合框架SpeF-Phixer：用于空间基因场因果推断的空间扩展φ混合框架
定量方法
2025-12-10 v1
摘要
背景与目标：空间转录组学提供丰富的空间上下文，但分辨率不足以进行大规模因果推断。我们开发了SpeF-Phixer，一种集成全切片图像(WSI)派生的空间细胞分布与映射scRNA-seq表达场的空间扩展φ混合框架，用于推断具有空间一致性的有向基因调控三元组。方法：利用CD103/CD8免疫染色结直肠癌WSI和公开scRNA-seq数据集构建空间基因场，并离散化进行符号φ混合计算。通过kNN基于邻域筛选和bootstrap consensus推断评估两两依赖、方向符号及三元组结构。利用广义可加模型(GAMs)区分中介与收敛，通过real-null比较和数据库支持的方向检查评估空间有效性。结果：在组织片段中，管道将约3.6×10^4个三元组候选者减少至可重复共识集合(约3×10^2个/片段)。下游边(Y至Z)显示出与精选调控数据库一致的显著方向偏差。空间路径追踪显示，真实三元组的空间一致性显著高于空值对照，表明推断的链代表生物学实例化的调控流。结论：SpeF-Phixer从组织学图像中提取空间一致、方向一致的基因调控三元组。该框架桥接单细胞分子轮廓与微环境组织结构，为构建空间信息因果基因网络提供可扩展基础。
引用
@article{arxiv.2512.08202,
title = {Spatially-extended Flow Phixer (SpeF-Phixer): A Spatially Extended $\varphi$-Mixing Framework for Gene Regulatory Causal Inference in Spatial Gene Field},
author = {Toru Nagasaka and Takaaki Tachibana and Yukari Adachi and Hiroki Kagiyama and Ryota Ito and Mitsugu Fujita and Kimihiro Yamashita and Yoshihiro Kakeji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.08202},
year = {2025}
}