ABSTRACT The expeditious growth in spatial omics technologies enable profiling genome-wide molecular events at molecular and single-cell resolution, highlighting a need for fast and reliable methods to characterize spatial patterns. We developed SpaGene, a model-free method to discover any spatial patterns rapidly in large scale spatial omics studies. Analyzing simulation and a variety of spatial resolved transcriptomics data demonstrated that SpaGene is more powerful and scalable than existing methods. Spatial expression patterns by SpaGene reconstructed unobserved tissue structures. SpaGene also successfully discovered ligand-receptor interactions through their colocalization.

Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) may be spread by individuals unaware they are infected. Such dissemination has heightened ramifications in cancer patients, who may need to visit healthcare facilities frequently, be exposed to immune-compromising therapies, and face greater morbidity from coronavirus disease 2019 (COVID-19). We determined characteristics of (1) asymptomatic, clinically diagnosed, and (2) serologically documented but clinically undiagnosed SARS-CoV-2 infection among individuals with lung cancer.