摘要空间分辨单细胞技术能够实现细胞的原位分子谱分析，但能够同时发现多细胞空间模式并表征其分子程序的计算方法仍十分有限。本文提出SpatialQuery框架，可同时识别细胞基序（即反复出现的多细胞共定位模式）并开展基序靶向的分子分析。该框架通过差异表达分析挖掘受空间微环境调控的基因，通过共变异分析检测基因的协同表达变化。SpatialQuery能够识别功能组织单元，并突破成对分析的局限，实现多细胞互作的全面表征。将其应用于空间转录组和蛋白质组数据，揭示了肠道管发育中的跨胚层信号、肾脏和结肠中疾病特异性的纤维化与免疫抑制微环境，以及小鼠脑图谱中基序关联转录程序的区域决定因素。SpatialQuery已作为Python包开源发布，本文证明其轻量化的计算特性可集成至网页端细胞图谱门户，实现交互式可视化与探索。mhemberg@bwh.harvard.edu#多细胞基序#空间共定位#分子表征#跨细胞共变异#细胞互作#功能组织单元#可扩展分析#空间组学结果SpatialQuery实现多细胞基序发现与基序关联分子表征图1SpatialQuery实现多细胞基序发现与基序关联分子表征a. SpatialQuery以空间分辨数据为输入，包括带细胞类型注释的空间坐标以及基因表达或蛋白丰度矩阵。b. 基序识别流程：SpatialQuery构建空间邻接图，通过频繁模式挖掘或用户自定义定义识别反复出现的细胞类型组合，并采用超几何检验评估其富集显著性。c. 基于基序的分子分析。左图：差异基因表达分析支持3种对比模式：邻域中存在/不存在基序的锚定细胞对比、被不同基序包围的锚定细胞对比、不同条件下被相同基序包围的锚定细胞对比。右图：共变异基因对分析识别锚定细胞与基序邻近细胞之间表达协同变化的基因对。上图：分别展示正共变异、负共变异和无相关基因对的锚定基因表达排名（x轴）与邻近细胞表达偏差（y轴）关系；每个面板中的3条线分别代表基序微环境（红色）、非空间基线（绿色）和非基序背景（蓝色）。下图：对应基因在锚定细胞（左图）和基序邻近细胞（右图）中的空间表达模式。d. 差异基序分析识别多条件数据中的条件特异性基序，结果以显著性热图、每个基序的单视野（FOV）频率分布以及基序在多个视野中的空间可视化形式展示。SpatialQuery识别异质组织中的基序并表征肠道管发育信号图2SpatialQuery表征肠道管发育的模式化信号a. 8-12体节期小鼠胚胎（seqFISH技术），按细胞类型着色并标注细胞数量。b. 不同邻域半径（2-20个空间单位；默认频率阈值=0.5