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A computational pipeline for spatial mechano-transcriptomics
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OA
AI
DOI：10.1038/s41592-025-02618-1.png)
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摘要
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空间组学技术的发展为揭示分子程序如何受局部信号和环境线索的影响提供了见解。然而，细胞命运决定和组织模式形成涉及生物化学和力学反馈的相互作用。本研究开发了一个计算框架，能够联合统计分析转录信号和力学信号，在空间转录组学背景下进行整合。为阐明该方法的适用性和实用性，我们利用发育中小鼠胚胎的空间转录组学数据推断作用于单个细胞上的力，并利用这些结果识别预测组织区域边界的力学、形态测量和基因表达特征。此外，我们采用可加结构方程模型识别预测细胞力学行为的基因模块，且该过程不受预设偏见影响。该计算框架易于推广至其他空间组学情境，为探索组织中生物分子和力学线索的相互作用提供了一种通用方案。
Keyword:
BOUNDARY FORMATION
GENE-EXPRESSION
ADHESION
CELLS
ORGANIZATION
MOUSE
STRESS
MODELS
FORCES
期刊
IF:
32.1
论文数:
7.2K
被引数:
12.7W
机构
引用论文
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