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Evaluating spatially variable gene detection methods for spatial transcriptomics data
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OA
AI
DOI：10.1186/s13059-023-03145-y.png)
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摘要
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背景鉴定组织和细胞中跨空间域变化的基因是空间转录组学数据分析的重要步骤。鉴于其用于下游数据解释的关键作用，已经提出了用于检测空间可变基因 (svg) 的各种方法。然而，缺乏基准测试使选择合适的方法变得复杂。结果我们在大量的空间转录组学数据集上系统地评估了一组流行的SVG检测方法，涵盖了各种组织类型，生物技术和空间分辨率。我们解决的问题包括不同的方法是否选择一组相似的SVG，每种方法报告的统计意义的可靠性如何，每种方法在SVG检测方面的准确性和鲁棒性如何，以及所选SVG在下游应用中的表现如何，例如空间域的聚类。除了这些，诸如计算时间和内存使用等实际考虑因素对于决定使用哪种方法也是至关重要的。结论研究从多个方面评估了每种方法的性能，并突出了在不同数据集上调用具有统计意义的svg时不同方法之间的差异。总体而言，我们的工作为选择识别svg的方法提供了有用的考虑因素，并为相关方法的未来发展提供了关键参考。
Keyword:
SINGLE-CELL
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TECHNOLOGY
ATLAS
AI总结
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期刊
G
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机构
引用论文
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