现有的空间转录组降维聚类方法，例如主成分分析（PCA）和非负矩阵分解（NMF），大多是基于单细胞数据开发的，因此并不一定完全适用于空间转录组数据。这些常用的降维方法往往未能利用空间转录组特有的组织空间定位信息，仅依赖于基因表达谱进行聚类。然而，在生物组织中，相邻位置的细胞组成和基因表达水平通常是相似的。因此，将空间位置信息纳入降维聚类过程，将有助于实现更贴近生物真实状态的空间聚类。

SpatialPCA则是基于这一理念开发的空间转录组降维聚类工具。该工具采用空间概率PCA，能够有效模拟组织位置间的空间相关性结构，从而在降维后的数据中保留原始空间数据的近似性。SpatialPCA将空间位置信息作为额外输入，通过核矩阵模拟组织位置间的空间关系。该方法在构建潜在因子的同时，结合基因表达矩阵和位置信息矩阵，明确潜在因子的空间结构信息。

例如，在使用背外侧前额叶皮层（DLPFC）作为模拟数据来源时，研究者手动分割不同皮层，识别了10000个特定细胞类型的空间位置，并获得了这些细胞的单细胞表达数据，通过设计四种不同的细胞组成情况，人工构建了四种空间转录组数据。与其他现有空间聚类方法相比，SpatialPCA在模拟测试中显示出更优秀的检测性能。

在真实数据的测试中，研究人员选取人类DLPFC的空间转录组数据，对比多种工具，如SpatialPCA、BayesSpace、SpaGCN等，结果显示SpatialPCA生成的空间聚类结果与实际生物结构最为接近，且在预测精确性和空间域结构连续性方面表现最佳。这进一步证明了SpatialPCA的强大分析能力。

为了验证SpatialPCA技术的普适性，研究人员在其他技术（如Slide-seq）获得的小鼠脑组织空间转录组数据上进行了测试，结果同样表明SpatialPCA的聚类结果与实际情况更为一致。同时，通过HER2阳性乳腺肿瘤样本的测试，进一步确认了其良好的聚类精确性。

由于SpatialPCA计算得出的空间主成分同时包含空间信息和基因表达信息，因此可与一些单细胞转录组分析工具结合进行下游分析。使用Slingshot对肿瘤组织的空间转录组数据进行轨迹推断，显示出一条从肿瘤区域指向周围正常组织的路径，显示该方法在癌症研究中的重要性。

此外，基于SpatialPCA的建模框架，可以在新的空间位置上推断基因表达水平，同时通过低分辨率样本数据构建高分辨率的空间图谱。对于肿瘤组织的测试结果显示，其构建的高分辨率空间图谱展现出连续和光滑的特征，精确定位了不同组织区域的边界，突显了SpatialPCA在精细结构分析中的优势。

综上所述，SpatialPCA是一款理想的空间转录组数据降维聚类分析工具。如您在处理空间数据的群体聚类效果不理想，不妨尝试一下SpatialPCA，助力您的研究走向更高峰。