用途：对空间分辨转录组数据做系统分析，把表达谱与空间坐标结合，揭示组织分区、细胞间相互作用和空间可变基因。适用于 Visium、MERFISH、seqFISH、Slide-seq、STARmap、Xenium 等数据，也支持仅有 H&E 图像时用 DeepSpotM_predict_gene_expression 对 224x224 切片做基因表达预测（本地模型，无需 API/key），但该输出应视为预测而非真实空间数据。
主要能力：数据导入与质控（每 spot 至少 200 基因、500 UMI、线粒体比例低于 20%）；空间感知归一化；空间聚类识别空间域；空间可变基因检测（Moran's I、Geary's C，FDR<0.05）；邻域与细胞邻近分析；与 scRNA-seq 整合做细胞类型解卷积（Cell2location、Tangram、SPOTlight）；基于 OmniPath 的配体-受体空间通讯分析；以及 HuBMAP、OmicsDI、CELLxGENE 等数据集检索。
使用方式：本地计算阶段需 Python 与 squidpy/scanpy，流程为导入与 QC、预处理、空间聚类、空间可变基因、邻域分析、单细胞整合、空间通讯、生成报告。API 工具用于配体-受体数据库和基因注释，例如 OmniPath_get_ligand_receptor_interactions、UniProt_get_function_by_accession、STRING_get_network。HuBMAP 工具可能未注册，使用前用 tu.list_tools() 确认，不可用时改用 OmicsDI_search_datasets 或 CELLxGENE_get_cell_metadata。
限制：质控后至少需 500 个空间位置；HuBMAP 工具可用性不确定；DeepSpotM 输出为模型预测；空间模式需区分细胞类型组成与真正的空间调控，建议先解卷积再回归验证。资料未提供具体收费、价格或平台支持细节。