.png){kind=icon}
返回
Adding highly variable genes to spatially variable genes can improve cell type clustering performance in spatial transcriptomics data
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1093/bioadv/vbaf285.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
动机 空间转录组学使研究人员能够在组织样本的空间背景下分析转录组数据。已开发出多种方法用于检测空间变异基因（SV基因），其基因表达在组织空间中表现出强烈的空间自相关性。这些基因通常用于下游定义细胞或点的簇。然而，高度变异（HV）基因，其定量基因表达在细胞间表现出显著变化，传统上用于聚类分析。结果 在本报告中，我们研究了将高度变异基因添加到空间变异基因中是否能提高空间转录组学数据中的细胞类型聚类性能。我们在多个平台上测试了超过50个真实空间转录组学数据集中HV基因、SV基因以及两者基因集的并集（连接）的聚类性能，使用了多种空间和非空间指标。我们的结果表明，结合HV基因和SV基因可以提高整体细胞类型聚类性能。可用性和实现 本评估研究中所使用的数据和代码可以在以下链接中找到：https://github.com/lanagarmire/ST_benchmark.
Keyword:
ARCHITECTURE
IDENTIFICATION
EXPRESSION
期刊
B
IF:
2.8
论文数:
131
被引数:
0
机构
引用论文
Spatially resolved transcriptomics reveals the architecture of the tumor-microenvironment interface空间分辨转录组学揭示了肿瘤-微环境界面的结构.png)
NATURE COMMUNICATIONS
OAAI
NATURE COMMUNICATIONSIF15.7
OAAI分享收藏Characterizing spatial gene expression heterogeneity in spatially resolved single-cell transcriptomic data with nonuniform cellular densities在具有不均匀细胞密度的空间分辨的单细胞转录组数据中表征空间基因表达异质性GENOME RESEARCHOAAI
GENOME RESEARCHIF5.5
OAAI分享收藏Identification of spatial expression trends in single-cell gene expression data单细胞基因表达数据中空间表达趋势的识别NATURE METHODSOAAI
NATURE METHODSIF32.1
OAAI分享收藏From Louvain to Leiden: guaranteeing well-connected communities从鲁汶到莱顿: 保证良好连接的社区SCIENTIFIC REPORTSOAAI
SCIENTIFIC REPORTSIF3.9
OAAI分享收藏分享收藏Spatial epigenome–transcriptome co-profiling of mammalian tissues哺乳动物组织的空间表观基因组-转录组共谱分析NatureOAAI
NatureIF0
OAAI分享收藏Spatial deconvolution of HER2-positive breast cancer delineates tumor-associated cell type interactionsNATURE COMMUNICATIONSOAAI
NATURE COMMUNICATIONSIF15.7
OAAI分享收藏
查看更多内容