单细胞与空间多组学
面向单细胞和空间转录组学的 AI 驱动方法,重点关注 Xenium 数据分析和组织结构建模。
课题组的核心方向之一是发展 single-cell and spatial multi-omics 方法,包括 Xenium spatial transcriptomics 及相关成像平台的数据分析。我们构建可扩展算法,用于细胞分割、组织结构分析、细胞状态图谱构建和细胞间相互作用推断,并应用于癌症、免疫生物学和免疫相关疾病研究。近期空间转录组学研究展示了这些方法如何连接组织结构与疾病机制 (Qin et al., 2025)。
此前在 integrative single-cell regulome analysis (Wang et al., 2020) 和癌症干细胞层级结构研究 (Wei et al., 2022) 中的工作,也构成了这一方向的方法学基础。我们还应用单细胞转录组学研究儿童肿瘤模型中治疗响应和耐药相关的非遗传性、转录组机制 (Yang et al., 2025)。