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近日，腾讯 AI Lab 三项研究分别入选国际顶级学术期刊 Nature Methods 和 Nature Communications，再次展示了在生命科学前沿领域上国际领先的技术实力。
这三项研究成果都属于生物细胞研究中的空间组学技术，对于推动精准医疗、细胞图谱绘制、人类生命健康等领域的研究具有重要意义。
据介绍，空间组学技术是高通量转录组测序、单细胞测序等技术的升级，它通过在细胞分析中，增加「空间」这一重要的信息维度，使得研究员可以从更全局、立体、精细地认识生物系统的运行规律。
通过深度学习等人工智能技术的引入，近年来空间组学技术领域不断迎来新的突破，本次腾讯AI Lab的三项成果，分别从细胞类型注释、微环境建模以及数据库三个方面重点突破，并在准确率、数据规模以及方法创新性上均展示了超出业界标准的水平，推动国际学术社区和相关研究的发展。它们分别是：
- 一种基于迁移学习和空间嵌入的空间转录组细胞类型注释方法 Spatial-ID
- 一种利用空间组学数据进行微环境建模的通用方法 SOTIP
- 一个超过5000万细胞、26个种类的空间组学数据库
在空间组学相关技术上，腾讯 AI Lab 的核心攻坚方向和优势在于AI算法研究。长期以来，腾讯 AI Lab 与业内知名研究所和医院广泛合作，实现在生命科学的研究和临床场景中落地，具体应用包括建立细胞图谱，尤其是灵长类大脑图谱，促进脑科学的研究。临床方面，腾讯AI Lab通过空间组学研究肿瘤的微环境和发展轨迹，助力推进精准医疗的实现。
腾讯在医疗及生命科学领域已有多项探索。2022年，腾讯 AI Lab 联合北京协和医院，共同发布了便携式智能化手术导航系统，临床初步应用取得成功。此外，实验室也创新性地提出关于单细胞注释的 scBERT 算法，成果发表于国际顶级学术期刊《Nature Machine Intelligence》杂志。
Nature Methods 是Nature（《自然》）系列期刊中的关注前沿科学研究的期刊，每年评选生命科学领域的年度方法，2022年期刊影响因子 47.99，在生物研究方法领域排名第一。Nature Communications 是 Nature（《自然》）系列期刊中的综合类子刊，专门收录来自于自然科学各个领域的高质量研究成果，2022年期刊影响因子 17.69，在综合类期刊中位列第三。
三项研究链接：
1: 一种基于迁移学习和空间嵌入的空间转录组细胞类型注释方法 Spatial-ID
（Nature Communications: Spatial-ID: a cell typing method for spatially resolved transcriptomics via transfer learning and spatial embedding | Nature Communications）
2 :一种利用空间组学数据进行微环境建模的通用方法 SOTIP
（Nature Communications: SOTIP is a versatile method for microenvironment modeling with spatial omics data | Nature Communications）
3 : 超过5000万个细胞、26个种类空间组学数据库
（Nature Methods: SODB facilitates comprehensive exploration of spatial omics data | Nature Methods）
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