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叶凯表示，传统方法通常将肿瘤组织的采样点视为独立的“房子”，统计每个采样点的细胞类型和基因表达信息。然而肿瘤组织细胞类型多样、基因表达杂乱无章、区域界限模糊，传统办法很容易产生误差。STMiner方法能利用二维高斯混合模型和最优传输理论，将离散的采样点转化为连续的基因分布地图，就像把零散的房屋信息绘制成一张完整的居民分布图。这不仅能更准确地反映肿瘤组织的真实情况，还能减少干扰信息，帮助科学家更清晰地观察基因的空间分布规律。

　　　　据悉，本研究由来自广州大学、中国科学院、同济大学、宾夕法尼亚州立大学以及加利福尼亚大学伯克利分校等机构的国际科学家团队共同完成，广州大学博士生李鉴辉和刘海教授为共同第一作者，刘海、Michael Manga和方广有担任通讯作者。研究得到了中国国家航天局、中国首次火星探测任务（天问一号）团队的支持，同时也获得了中国国家自然科学基金和广东省基础与应用基础研究基金的资助。