多视角基因面板优化框架panelScope：提升空间转录组学靶向设计的精准性与生物相关性

针对空间转录组学中靶向基因面板设计缺乏系统评估标准的问题，研究人员开发了panelScope多视角表征框架与panelScope-OA优化算法。该研究通过特征特异性、生物推断、空间信息等五大维度量化面板性能，证明计算优化面板在细胞类型识别方面可与人工设计媲美，且在通路覆盖和冗余控制上展现优势，为精准医学研究提供了可定制的面板设计解决方案。

　　

空间转录组学技术的崛起让科学家能够在保留组织原始空间结构的前提下，以单细胞分辨率解析基因表达模式，为揭示细胞互作、组织异质性和疾病机制提供了前所未有的视角。然而，靶向空间转录技术依赖于预先设计的基因面板，而现有方法多聚焦于细胞类型识别精度，忽略了面板的转录变异捕获能力、通路覆盖度、基因冗余度等关键指标。这种局限性使得研究人员难以根据特定研究目标定制高效且生物相关性强的基因面板。

为解决这一问题，悉尼大学Jean Yang团队在《Briefings in Bioinformatics》发表了研究论文，开发了集成多维度评估与优化功能的panelScope框架。该研究通过结合大规模单细胞数据集、遗传算法与大型语言模型，首次实现了基因面板的系统化定量表征与可定制化设计。

研究主要采用四大技术方法：

1. 1.
   基于随机森林分类器的特征特异性评估体系，量化面板对细胞类型的区分能力；
2. 2.
   通路富集分析与CellChat配体-受体数据库整合，评估面板的生物学功能覆盖度；
3. 3.
   空间自相关指标（莫兰指数）与最近邻相关性计算，解析基因的空间表达模式；
4. 4.
   融合多目标损失的遗传算法panelScope-OA，支持根据研究优先级加权优化面板基因组合。

多视角基因面板表征揭示设计策略的优劣

研究团队在急性髓系白血病（AML）单细胞数据集上测试了八种不同策略设计的基因面板，包括随机选择、稳定表达基因(SEG)、专家人工 curation、计算算法（geneBasis/gpsFISH/Spapros）以及基于大型语言模型(o1)的设计。通过panelScope的五大评估维度发现：

在特征特异性方面，专家人工面板与计算算法面板（如geneBasis、Spapros）在细胞类型分类准确率上表现接近（平衡准确率>0.8），但随机面板和SEG面板对稀有细胞类型的识别能力显著下降。通过团队提出的面板熵值评分发现，SEG面板因包含大量共表达的家务基因而呈现高冗余性，而随机面板因基因间相关性弱意外获得高多样性评分。

生物推断能力凸显人工与AI设计优势

在通路覆盖与配体-受体表征方面，专家 curated 面板与o1大型语言模型设计的面板显著优于纯计算方法。其中o1面板中配体与受体占比高达31%，远高于geneBasis（11%）和gpsFISH（0.3%）。研究还发现面板大小与显著通路数量呈正相关（斯皮尔曼相关系数0.71），但随机添加基因会降低通路富集效果，证实生物相关性而非单纯基因数量决定面板功能覆盖度。

空间信息与前瞻兼容性拓展应用场景

通过计算莫兰指数与最近邻相关性，研究发现geneBasis与Spapros面板因侧重转录变异捕获而天然具备较高的空间模式识别能力。值得注意的是，SEG面板在扰动预测中表现出最高的前瞻兼容性，因其编码的基因多涉及核心细胞功能，扰动后易引发广泛转录重组。

多损失函数优化算法实现定制化设计

团队开发的panelScope-OA算法通过遗传算法迭代优化基因组合，支持用户根据研究目标加权不同评估指标（如侧重细胞分类精度或通路多样性）。实验表明，以特征多样性为优化目标的面板在多数评估维度表现均衡，证实多目标优化可有效平衡面板特性。

研究结论强调，基因面板的"最优性"高度依赖于具体研究目标。panelScope框架首次为领域提供了系统量化工具，使研究人员能够透明比较不同设计策略，权衡细胞类型识别精度、通路覆盖广度、冗余控制与空间模式捕获等多重目标。该工具不仅适用于空间转录组学，也可扩展至多组学面板设计，为精准医学与转化研究提供强有力的方法学支撑。