一种基于空间多组学数据的空间域识别方法及系统

本发明公开了一种基于空间多组学数据的空间域识别方法及系统。该方法包括：通过空间多组学测序获取表达谱和空间位置坐标并预处理；利用锚概念分解提取多组学数据的共享低维关联矩阵；基于空间坐标构建细胞间相似度矩阵，结合k近邻图和高阶邻接矩阵生成空间位置图；采用逐元素加权策略整合多基聚类结果形成集成图；通过双图正则化目标函数(融合空间位置图与集成图的拉普拉斯矩阵约束)求解最优低维特征；最终实现高精度空间域聚类。本发明突破传统方法忽略空间依赖性和集成干扰的局限，通过锚概念分解与双图正则化框架，有效融合多组学数据的高阶关系和空间信息，显著提升跨场景鲁棒性；适用于肿瘤微环境解析、细胞异质性分析等生物医学场景。