学位论文简介

细胞异质性的表征与解析对于理解组织发育、稳态维持及疾病演进过程中的关键生物学规律具有重要意义。随着单细胞转录组技术和空间转录组技术的快速发展，细胞异质性研究已由对群体平均特征的描述逐步转向对分子差异及空间组织规律的精细分析。针对这一背景，本文围绕单细胞转录组和空间转录组数据中的细胞异质性分析问题，构建了由真实表达恢复到空间结构识别、由局部结构变化分析到空间结构与微环境关系解析的递进式研究框架，并提出多种融合深度学习与图建模的计算方法。主要创新成果如下：

（1） 针对单细胞转录组数据稀疏性高，现有表达恢复方法容易在填充过程中削弱细胞间生物学差异的问题，提出了一种基于双向生成对抗网络和对比学习的单细胞转录组填充模型。该模型通过联合建模数据分布恢复与潜在表示学习，在提高基因表达恢复准确性的同时，保留细胞间异质性信息。

（2） 针对空间转录组数据中基因表达信息与组织形态信息模态差异显著，现有方法难以充分融合多模态信息以实现准确空间结构识别的问题，提出了一种基于跨模态对比学习的空间转录组结构识别模型。该模型为多模态空间转录组数据的结构识别与表达增强提供了有效的分析框架。

（3） 针对现有空间转录组结构识别方法主要关注整体连续的空间结构、对局部边界及细粒度空间变化刻画不足的问题，提出了一种基于高频感知的双视图空间转录组结构识别模型，以提高对局部结构变化的分析能力。

（4） 针对现有空间转录组结构解析方法多采用固定邻域范围整合周围细胞信息，难以适应不同区域的结构差异，因而无法同时兼顾整体连续性与局部变化的问题，提出了一种基于尺度自适应图学习的空间转录组结构解析模型。该模型通过自适应调节邻域信息整合范围，联合建模整体空间结构与局部结构变化，为组织结构及微环境空间关系解析提供了新的分析思路。

主要学术成果

[1] Wanwan Shi, Ying Liu, Qiu Xiao, Yuting Bai, Xiao Liang, Xinling Zeng, Chee Keong Kwoh*, Jiawei Luo*. Image-enhanced Multi-Modal Contrastive Transformer for subcellular spatial transcriptomics[J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2025. doi:10.1109/JBHI.2025.3630325 . (SCI 2 区TOP期刊，IF= 6.7，第一作者)

[2] Wanwan Shi, Bo Wang, Yahui Long, Ying Liu, Qiu Xiao,Yuting Bai, Xiaoyi Peng, Xiangtao Chen*, Jiawei Luo*. High-Frequency-Aware Graph Integration for Subcellular Spatial Transcriptomics[C]. 2025 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2025: 550-555. (CCF B 类会议，EI，第一作者)

[3] Wanwan Shi, Yahui Long, Jiawei Luo*, Ying Liu*, Zehao Xiong, Bo Wang, Zhongyuan Xu. scGANCL: Bidirectional Generative Adversarial Network for Imputing scRNA-Seq Data With Contrastive Learning [J]. IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2025, 22(2): 661-671. (CCF B 类期刊，第一作者)

[4] Zehao Xiong, Jiawei Luo*, Wanwan Shi, Ying Liu, Zhongyuan Xu, Bo Wang. scGCL:an imputation method for scRNA-seq data based on graph contrastive learning[J].Bioinformatics, 2023, 39(3): btad098. (CCF B 类期刊，IF =6.931)

[5] Bo Wang, Jiawei Luo*, Ying Liu, Wanwan Shi, Zehao Xiong, Cong Shen and Yahui Long. Spatial-MGCN: a novel multi-view graph convolutional network for identifying spatial domains with attention mechanism [J]. Briefings in Bioinformatics, 2023,24(5): bbad262. (CCF B 类期刊，IF=7.7)

[6] Yuting Bai, Hanwen Lv, Wanwan Shi, Zhiyi Zou, Jiawei Luo*.Multi-Level Domain Adaptation and Contrastive Domain Isolation with Bilinear Fusion for Patient Drug Response Prediction. AAAI, 2026.  (CCF A 类会议)

[7] Zhiyi Zou, Yuting Bai, Bo Wang, Wanwan Shi, Xiao Liang, and Jiawei Luo*. HIDF: Integrating Tree-Structured scRNA-seq Heterogeneity for Hierarchical Deconvolution of Spatial Transcriptomics[J]. Advanced Science, 2026, 13(12): e14073. (SCI 1区，IF = 14.1)

[8] Qiu Xiao*, Yan Zhang, Wanwan Shi, Li Wang, Ying Zuo, Fei Guo,Jiawei Luo. scMID:a Deep Multi-omics Integration Framework for Comprehensive Single-cell Data Analysis. IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2025. (CCF B 类期刊)