随着人类基因组测序技术的快速发展,许多科研机构都在进行一些规模庞大的测序工程,国际上一些著名的基因组学项目,例如癌症和肿瘤基因图谱（TCGA）项目,这些项目为研究者提供了大量的基因组学数据以促进关于不同癌症类型的致病机理的探索。众多的生物学数据使研究者深入了解不同种癌症间的异质性成为可能。越来越多的研究证明,癌症的发生和形成是由于体细胞突变导致,而在体细胞突变中区分驱动突变和伴随突变是了解癌症进展的关键。基于癌症患者的体基因突变数据,许多用于识别癌症驱动通路的方法已经被开发,由于缺少用户友好型的集成工具,使得它们的应用受到了限制。而单细胞空间转录组数据的分析在复杂疾病研究领域中也有相当大的价值,不仅能够捕获罕见的细胞类型、剖析肿瘤的复杂结构,还能为研究肿瘤微环境的构成提供进一步的见解。基于癌症组学数据的研究有助于更深入地了解肿瘤的发生和发展,发掘出癌症相关的诊断靶标和相关的治疗靶点,有助于癌症精准医学发展。改善数据质量是提高后续分析结果准确性的有效途径之一,由于测序技术方面的影响,从而给测序结果带来一定的噪声,因此,仅使用原始的测序数据进行分析,可能会影响研究结果。针对单细胞空间转录组数据存在缺失的问题,本文提出了一种模式识别模型,用来填补数据中可能因技术噪声而导致的缺失值。通过真实的肿瘤切片数据,证实了该模型的有效性。本文针对八种典型的癌症驱动通路识别方法开发了一个在线Web应用集成平台,该平台通过混合编程的技术,将不同程序语言编写的算法集成到同一个软件项目,提供了统一的操作方式和可视化表示,并标准化了数据的输入和输出格式。通过14种真实的癌症数据的应用验证了该集成平台的可行性和高效性,并对结果进行了一些有意义的探索。实验结果表明,尽管食管胃癌中的胃腺癌和食管腺癌具有相关的驱动基因集,但对于这两种亚型均未检测到任何共同的基因集。这表明胃腺癌和食管腺癌这两种癌症亚型在癌症的发生和发展中可能具有不同的分子机制。集成平台有可能成为癌症驱动通路研究的有力工具。