空间转录组不再先切细胞：SSAF-T用文献知识图谱直接判型，再反过来指导分割
核心概要
空间转录组分析长期依赖细胞分割，而分割边界和转录本归属容易出错；无分割方法虽绕开这一步，却往往需要外部单细胞参考或预设细胞类型数。SSAF-T把无分割的细胞类型判定与分割连成一条链：先由智能体CeLLMan依据文献知识图谱和标记基因给聚类贴标签，再把标签铺满整张组织图，并用这张图约束以细胞核为种子的分水岭分割。在Visium HD小鼠小肠、Stereo-seq小鼠脑、Xenium小鼠肾和MERFISH小鼠肝等公开数据上，其细胞类型分布与组织解剖一致，分割结果与Baysor、Cellpose可比，且运行更快。
深度剖析
空间转录组的细胞类型判定可以不再以细胞分割为前置步骤，而是直接从空间基因表达出发，并在同一流程里给出可被现有下游工具使用的细胞边界。 此前的无分割方法要么依赖匹配的外部单细胞参考数据，要么需要聚类或预先估计细胞类型数量，后者本身仍要完成细胞分型；同时它们不产出“细胞”，难以接入把每个细胞当作节点的图分析。 在六套公开空间转录组数据上做了对照：Visium HD小鼠小肠与Stereo-seq小鼠脑对照已发表的ENACT与CellBin结果，Xenium小鼠肾与MERFISH小鼠肝对照已发表的Baysor与Cellpose分割，细胞类型分布与标记基因空间分布一致。
细胞类型标签由智能体CeLLMan给出，它按物种和器官调用知识图谱模块，从宽泛的细胞大类逐级细化到具体类型。 CeLLMan的判定依据是整理自PubMed文献、带标记基因与层级关系的知识图谱，而不是仅凭语言模型自身的记忆；每一轮由三个独立智能体各自评估标记基因证据，以共识决定是否继续细分。 在Tabula Sapiens v2.0与Tabula Muris Senis两套单细胞图谱上，把CeLLMan的默认注释与已发表图谱注释逐细胞比对，并用标记基因表达作为判据；在全部器官上，标记基因证据支持CeLLMan的细胞比例分别为45.0%和49.1%，支持已发表注释的为2.8%和7.1%。
无分割得到的细胞类型图被反过来当作先验，约束以细胞核为种子的分水岭分割，从而产出与现有分析生态兼容的单个细胞。 常规分割只依赖DAPI、Poly-A或H&E等染色图像，这些图像本身不提供不同细胞类型之间的边界；SSAF-T让细胞类型边界参与限定分割范围。 在Xenium小鼠肾与MERFISH小鼠肝上，SSAF-T与已发表分割共享大部分转录本，转录本包含率中位数分别为0.82和0.75，Jaccard指数中位数为0.45和0.21；SSAF-T在Xenium中归属了95.1%、在MERFISH中归属了81.9%的转录本，已发表分割对应为89.0%和52.9%，且SSAF-T在二维和三维分割上都比Baysor更快，即使只用CPU运行。
启示与展望
演示范围限于已发表注释可对照的公开数据，包括Visium HD小鼠小肠、Stereo-seq小鼠脑、Xenium小鼠肾、MERFISH小鼠肝，以及Xenium人胎盘与人心脏；另有两份自产Xenium数据用于案例，即伤后第15天小鼠皮肤与人肺腺癌。分割统一采用以细胞核为种子的分水岭方法，并受细胞类型图约束；作者指出目前没有公认的细胞分割金标准，并计划在更好的细胞核分割或无需细胞核的分割方法出现后将其接入。
CeLLMan的表现取决于知识图谱的完整性与准确性，作者计划通过自动流程加人工在环校验定期更新和扩充图谱。人肺腺癌分析中所有细胞来自单一患者，因此P值反映的是样本内差异而非患者间变异；组织驻留与单核细胞来源巨噬细胞的划分依据转录注释而非谱系追踪，且参考图谱缺少独立的间质巨噬细胞标签。小鼠皮肤中Satb2与Wnt通路介质、毛囊细胞类型之间的具体关系未做定量或实验验证。