瞿昆教授课题组长期致力于开发生物大数据分析算法和软件。在此项研究中，课题组收集了45对同一组织来源的空间转录组与单细胞转录组数据集，和32个模拟数据集，并设计了多种指标，从准确性、鲁棒性、计算资源耗时等多维度系统性评估了16种整合算法的性能。结果显示，Cell2location、SpatialDWLS和RCTD算法能更加准确的预测细胞类型的空间分布；Tangram、gimVI和SpaGE算法是预测基因表达空间分布的最佳算法。Tangram、Seurat和LIGER计算效率相对较高，适合处理大规模数据集。该研究工作总结了每种算法的属性、性能和适用性，总结了高效算法的优势，为研究人员进一步提升算法性能提供了参考；并在github上提供了整合空间转录组和单细胞转录组数据的分析流程，以帮助研究人员为处理自己的数据选择最佳的分析工具。