精确破译空间域（组织切片中具有相似基因表达空间模式的特异亚结构）是空间转录组数据解析中最基本和关键的环节。然而，经典聚类方法因极易受到技术噪音的影响，其结果往往是过度离散的。中科院数学与系统科学研究院研究人员建立了破译生物组织空间域的新工具STAGATE，该工具引入了图注意力机制，可以自适应学习临近位点间异质的相似程度。相比其他方法，STAGATE对组织层次结构的刻画更精确；还可实现对三维空间域的识别；在对不同测序平台和分辨率的数据分析中，显示出稳健性和通用性。随着空间转录组技术的日益推广和数据的不断积累，STAGATE将对大规模空间转录组数据的精确解析提供助力。相关研究成果发表在《自然通讯》上。