细胞命运由细胞内分子调控网络和细胞外微环境共同决定。单细胞组学技术可以测量细胞内的分子表达谱，但损失了空间位置信息。近年来，空间组学技术（Spatial Omics）的快速发展，使得实验人员可以在测量丰富的分子表达谱之外，额外获得空间位置信息，为解析组织微环境提供了条件。本报告将介绍本团队在空间组学领域中的计算方法学研究。
原致远，复旦大学副研究员，博士生导师。周传奖，主持国自然面/青及上海市多项科研项目。武汉大学计算机学院本科，清华大学自动化系博士。长期从事单细胞/空间组学相关机器/深度学习方法研究与应用。成果以第一/通讯作者发表在Nature Methods（2021/2023/2024）、Nature Communications（2022/2024/2025）、Nature Protocols（2024）、Cell Genomics（2024）等期刊。第一作者身份获得中国生物信息学十大进展（2021/2023）、世界人工智能大会青年优秀论文奖。
