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Benchmarking cell-type-specific spatially variable gene detection methods
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OA
AI
DOI：10.1093/bib/bbag190.png)
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摘要
En 中文
细胞类型特异性空间变异性基因(ctSVGs)整合细胞类型组成与空间变异性基因表达，通过空间转录组学揭示分子机制的新见解。然而，专门用于ctSVG检测的新兴方法尚未得到系统评估，限制了其更广泛应用和未来算法改进。本研究对六种当前ctSVG检测方法进行了全面评估，包括一致性、预测性能、旋转鲁棒性、可扩展性和生物学可解释性。我们在46个真实数据集和涵盖多种生物学与技术场景的广泛模拟数据集上对这些方法进行了基准测试。得出以下关键观察结果：(i)当前算法在预测性能和计算效率上具有互补性；(ii)STANCE和Celina在多种空间模式上表现出更好的预测性能，而C-SIDE、spVC、ctSVG和CTSV对假阳性有更严格的控制；(iii)STANCE、ctSVG、CTSV和Celina在单细胞分辨率数据上具有更好的整体性能；(iv)旋转不变性仍需进一步研究；(v)Celina在大多数指标上具有相对优势，但易受非靶向细胞类型影响产生伪信号；以及(vi)算法选择对下游生物学解释有显著影响。总体而言，本研究为工具选择和算法开发提供了有价值的指导。
Keyword:
ctSVG
spatial transcriptomics
benchmarking
gene expression
algorithm evaluation
期刊
IF:
7.7
论文数:
5.8K
被引数:
2.7W
机构
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