stLearn旨在全面分析空间转录组学 (ST) 数据，以研究未分离组织内的复杂生物学过程。ST 正在成为单细胞 RNA 测序的“下一代”，因为它为完整组织切片中细胞的转录谱添加了空间和形态背景。然而，现有的 ST 分析方法通常将捕获的空间和/或形态数据用作可视化工具，而不是将其用作模型开发的信息特征。我们开发了一种分析方法，该方法可利用所有三种数据类型：空间距离、组织形态和来自 ST 数据的基因表达测量 (SME)。这种组合方法使我们能够更准确地模拟潜在的组织生物学，并允许研究人员解决三个主要研究领域的关键问题：细胞类型识别、空间轨迹重建以及未分离组织样本内细胞间相互作用的研究。
