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gwSPADE: gene frequency-weighted reference-free deconvolution in spatial transcriptomics
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AI
DOI：10.1093/nar/gkaf966.png)
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摘要
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大多数空间转录组学（ST）技术（例如10x Visium）在多细胞水平上运行，其中每个空间位置通常包含多种异质性细胞类型的混合物。因此，有效解卷积细胞类型组成对下游分析至关重要。尽管已提出基于参考的解卷积方法，但它们依赖于参考数据的可用性，这可能并非总是可获取的。此外，在解卷积后的细胞类型内部，仍可能存在细胞异质性，需要进一步解卷积以揭示更精细的结构，从而更好地理解这种复杂性。这里，我们介绍了gwSPADE，一种针对ST数据的基因频率加权的无参考空间解卷积方法。gwSPADE仅需要基因计数矩阵，并利用主题模型中的适当加权方案，准确恢复每个空间位置的细胞类型转录组谱及其比例，而无需依赖外部单细胞参考信息。在各种模拟和真实数据分析中，gwSPADE展示了跨不同平台的可扩展性，并在性能上优于现有的无参考解卷积方法，如STdeconvolve。
Keyword:
EXTRACELLULAR-MATRIX
INFORMATION
CANCER
HETEROGENEITY
EXPRESSION
ACTIN
MODEL
期刊
IF:
13.1
论文数:
3.6W
被引数:
29.0W
机构
引用论文
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