使用GSDensity分析空间转录组数据遇分组大小报错求助

问题背景 #

执行论文中compute.kld函数时触发报错：

validate_input_optimal_anticlustering(x, K, "diversity", solver)：The selected method can only be used for equal-sized groups

即使使用官方测试数据集（seurat stxBrain）也会出现该错误，核心原因是函数内部调用的anticlust包中optimal_anticlustering方法仅支持等大小分组，当前参数设置导致分组大小不均。

具体解决步骤 #

• 检查样本总数与n.grids的整除性：n.grids指定了分组数量，需确保样本总数能被该数值整除。比如测试数据集若有1200个样本，可将n.grids设为10、20、30等能整除1200的数值，替换原参数中的100（若测试集样本数并非100的倍数就会触发报错）。
• 核查gene.set.list与gene.set.cutoff：gene.set.cutoff=20会筛选出基因数≥20的基因集，若筛选后剩余的基因集数量无法被n.grids整除，也可能导致分组不均。可尝试调整gene.set.cutoff或手动筛选基因集，确保基因集总数是n.grids的整数倍。
• 查看函数内部分组逻辑：通过print(compute.kld)查看函数源码，确认它是如何基于n.grids划分样本/基因集的，是否存在硬编码的分组逻辑需要调整。例如，若函数默认用样本数除以n.grids取整分组，可手动修改为向上取整并补充空组（或合并小分组），但需注意这可能影响原方法的统计有效性。
• 切换anticlust的求解器：若必须使用不等大小分组，可尝试修改compute.kld内部调用optimal_anticlustering时的solver参数，将默认的"exchange"换成"ilp"（整数线性规划方法，支持不等大小分组），但需先确保安装了lpSolve包以支持该求解器。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yu-Hsuan Kuo