用途：对空间转录组等空间多组学数据做生物学解读，把空间可变基因（SVG）、空间域注释、组织类型和疾病背景转化为通路富集、细胞间互作、可成药靶点、免疫微环境及多模态整合等结论。
主要能力：按域逐一分析空间区域后再比较；以基因列表为中心调用数据库；提供通路富集（STRING、Reactome、GO 的 BP/MF/CC）、蛋白互作与配体-受体对推断、疾病关联与可成药性、药物机制与临床试验、蛋白-RNA 一致性、代谢与免疫微环境分析；对证据按 T1（人体/临床）至 T4（计算）分级，并给出 0-100 的空间多组学整合评分与完整性清单；每条结论需标注工具/数据库来源。
使用方式：输入参数包括 svgs（必填，基因符号列表）、tissue_type（必填）、technology、disease_context、spatial_domains（域到标记基因的映射）、cell_types、proteins、metabolites。流程先做输入解析与标识消歧（如用 OpenTargets 解析疾病 MONDO/EFO ID），再进行基因表征、通路富集、空间域刻画、细胞互作、疾病与治疗、多模态整合、免疫微环境、文献与验证建议等阶段，并先生成报告文件再逐步填充。工具调用使用英文术语，回复使用用户语言。
适用场景：空间转录组 SVG 的生物学解读、空间域/簇的通路富集、空间数据中的细胞互作、肿瘤微环境异质性、特定空间区域的可成药靶点、组织分区（肝、脑、肾）、空间转录组与蛋白组整合、免疫浸润模式、健康与疾病区域的空间比较。
限制：不适用于无空间背景的单基因解读、变异解读、药物安全性分析、无空间数据的疾病分析、GWAS 及非空间 bulk RNA-seq；基因列表过小（<20）富集效力有限，过大（>500）建议先按显著性筛选。具体平台支持范围、数据库版本与运行环境资料未完整提供。