想象一下盘子里有几片粗略切好的面包。就凭这些切片，你能详细描绘出它们来自哪个面包吗?
现在，想象一下从一个小肿瘤上取下的几片薄组织。你已经测试了在每个切片的长度和宽度的每个点上，哪些基因是活跃的。有了几个切片的二维数据，你能预测哪些基因在整个肿瘤的三维结构中是活跃的吗?不容易，对吧?
仅使用几片切片的数据来识别肿瘤或其他组织的三维构成是一个严峻的计算挑战。但格莱斯顿研究所开发的一种新方法使研究人员能够做到这一点。这种方法发表在《自然方法》杂志上，可以让我们对生物组织样本有更深入的了解。
“没有第三维度，你可能会错过组织中发生的很多事情，”格拉德斯通高级研究员芭芭拉·恩格尔哈特博士说，她是这项研究的资深作者。“将三维空间的切片放在一起应该有助于我们开始回答2D数据不足的问题。例如，肿瘤的精确边界是什么?免疫细胞浸润肿瘤的部位?在肿瘤的哪个部位注射治疗效果最好?”
这种名为高斯过程空间对齐(GPSA)的新方法不仅适用于肿瘤。它几乎可以应用于任何类型的组织和从组织切片中获得的任何类型的数据，例如细胞结构或细胞内的基因或蛋白质被激活，这对研究和医学具有广泛的意义。
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我是lstvq号的签约作者“admin”！
希望本篇文章《创新计算方法助力研究人员识别肿瘤的三维结构》能对你有所帮助！
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