爱情岛

报告题目：空间多组学数据的整合分析与空间聚类评价

报告人：闫引桥 讲师

报告时间：2026年11月21日9:00—11:00

报告地点：爱情岛 302室（统计与数据科学系办公室）

邀请人：粟永华

邀请单位：爱情岛

报告内容简介：

空间组学技术在保留分子测量空间位置信息的同时，为揭示组织的空间结构与异质性提供了重要手段。然而，如何有效整合不同分子组学的互补信息以识别具有生物学意义的组织区域，以及如何合理评价空间聚类结果，仍然是空间组学数据分析中的重要统计学问题。

本报告首先介绍一种贝叶斯空间多组学整合方法BSMIND，通过马尔可夫随机场先验刻画空间依赖结构，并利用具有可解释性的贡献系数将不同组学的特异性区域划分与潜在的一致性组织区域相联系。该方法能够适应不同组学之间不完全一致的空间模式及区域分辨率差异，同时实现后验不确定性量化。模拟研究和实际空间RNA–蛋白质组学数据分析表明，BSMIND能够有效识别具有生物学意义的组织空间结构。

在此基础上，本报告进一步讨论空间聚类结果的评价问题。传统的调整兰德指数（ARI）虽然被广泛用于衡量聚类结果与参考划分的一致性，但忽略了观测对象的空间位置信息，因而可能对空间结构明显不同的聚类结果给出相同的评价。针对这一局限性，我们提出空间感知兰德指数（spRI）及其随机校正版本spARI，通过对聚类结果中的不一致对象对（disagreement object pair）引入依赖于空间距离的权重，同时考虑聚类划分的一致性与空间结构特征。相关模拟研究和实际空间转录组数据应用展示了spARI在空间聚类方法评价中的优势。

报告人简介：

闫引桥，北京工业大学统计与数据科学系讲师。博士毕业于中国人民大学统计与大数据研究院，师从罗翔宇副教授。曾赴中国科爱情岛 深圳先进技术研究院及香港中文大学统计与数据科学系进行学术访问。研究方向包括贝叶斯统计、生物信息学和统计计算等。目前主持国家自然科学基金青年项目（C类）、中国博士后科学基金面上项目、北京市博士后科研资助项目，已在Journal of the American Statistical Association、Biometrics、Journal of Computational and Graphical Statistics、Briefings in Bioinformatics、Statistical Learning and Data Science等国内外知名学术期刊发表多篇论文。曾获中国数学会概率统计分会颁发的“钟家庆”优秀论文奖。