文章总结： 吉林大学计算机科学与技术学院团队在NatureMethods发表论文，提出SpatialEx计算框架解决空间对角整合难题。该框架利用组织学图像基础模型与超图神经网络，仅需常规染色切片即可重构高维空间多组学图谱，降低了生物医学研究成本并突破了单组学技术瓶颈。 综合评分： 30 文章分类： 其他

吉林大学计算机科学与技术学院博士生刘永皓、汪楚瑶共同完成的论文在《Nature Methods》杂志发表

信息网络安全杂志

2026年1月31日 17:38 上海

吉林大学计算机科学与技术学院研究团队在空间多组学数据分析领域取得重大突破，相关论文《High-Parameter Spatial Multi-Omics through Histology-Anchored Integration》于近日在国际顶级期刊 《Nature Methods》 上发表。

本研究首创性地提出并解决了空间多组学领域的“空间对角整合”关键难题——即如何整合来自不同组织切片、不同技术平台、且分子特征不重叠的异质性空间组学数据。

为解决这一挑战，团队开发了名为 “SpatialEx” 的计算框架。该框架创新性地利用组织学图像基础模型与超图神经网络，学习跨切片、跨技术平台、跨模态的深层映射关系，从而在计算层面构建出高维度的空间多组学图谱。

该方法的重大意义在于：仅需使用常规、易获得的组织学染色切片（如H&E染色），即可通过计算模拟重构出原本需要昂贵实验才能获得的高维空间多组学图谱。这突破了当前空间单组学技术信息维度有限的瓶颈，为生物医学研究提供了强大且低成本的计算工具。

本项工作由吉林大学计算机科学与技术学院管仁初教授、丰小月教授团队与复旦大学原致远研究员团队等共同主导完成。论文的共同第一作者为2023级博士生刘永皓（吉林大学）、2025级博士生汪楚瑶（吉林大学）以及莫纳什大学与复旦大学联合培养博士王智康。通讯作者为吉林大学管仁初教授、丰小月教授和复旦大学原致远研究员。

研究合作者还包括汕头大学陈亮副教授、中国医科大学附属第一医院李智教授、莫纳什大学宋江宁教授、山东大学与复旦大学联合培养博士生邹麒、山东大学高瑞教授及复旦大学钱斌治教授等。

此项研究得到了国家科技部重点研发计划、国家自然科学基金等项目的支持。

《Nature Methods》杂志为《自然》系列期刊之一，是方法学领域公认的顶级期刊。这是我校作为第一作者单位在该期刊上发表的首篇论文。

来源：吉林大学

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