空间转录测序技术不仅可以获得细胞中基因表达计数矩阵,同时保留组织内细胞的空间坐标,有助于阐明细胞环境和基因表达之间的相互作用。利用细胞的空间位置信息探索基因的空间表达模式,寻找不同表达模式下的基因生物学功能有无差异,是研究复杂组织的空间转录现象的第一步。虽然已经有很多学者提出了寻找具有空间表达模式基因的算法,但是一方面大规模空间转录数据是稀疏计数形式存储,在参数建模方面仍然具有挑战性,会引起算法稳定性问题。另一方面,现有方法在搜索具有空间表达模式的基因时都没有排除掉细胞类型影响。我们有必要建立一个非参数模型,不仅能够识别具有空间表达模式的基因,而且排除掉细胞类型影响后,空间表达水平仍然具有差异的基因。本文基于距离与核理论,提出了一种基于偏距离相关的识别具有空间表达模式基因算法。该算法不仅能度量维度不同的基因表达变量与空间位置变量之间的非线性相关性,还能对每个基因进行置换检验,识别在排除掉细胞类型影响后,不同的空间位置上表达水平不同的基因。论文探索了排除细胞类型影响前后具有空间表达模式的基因集合的空间共表达特点、生物学功能差异、代表基因的空间表达模式。本文使用了三个不同样本特征的真实数据集,分别对比分析排除细胞类型影响前后具有空间表达模式基因集合的共表达模式和生物学功能的差异。结果表明排除细胞类型影响后的基因表达模式与组织中细胞类型的空间分布有明显差异,且这些集合都有特殊的生物学功能,验证了算法的可行性。