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Microenvironment-aware transcriptome reconstruction in spatial transcriptomics
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AI
DOI：10.1038/s41467-026-77349-8.png)
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摘要
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基于成像的空间转录组学提供了单细胞分辨率，但仅限于靶向基因面板，导致大量转录组和细胞状态变异未被观测。现有方法主要通过空间与参考数据集之间的转录对齐来推断未测量的基因，虽然能有效恢复广泛的细胞身份，但可能无法完全捕捉细胞类型内的上下文依赖性变异。本研究表明，局部微环境组织与超越细胞身份的转录变异相关，并为转录组重建提供了互补约束。基于此观察，我们提出了Emerge框架，该框架整合细胞身份与局部微环境以重建转录组规模的表达。在涵盖神经和肿瘤生态系统的MERFISH和Xenium数据集中，我们展示了Emerge能够改善结构化转录变异的恢复，并揭示细胞状态、生态位和细胞间通讯程序之间的协同关系，这些关系仅部分由靶向基因面板捕获。总体而言，我们证明了Emerge将转录组重建从基因补全扩展到具有情境意识的细胞状态恢复。当前的空间转录组学数据分析方法未能完全捕捉细胞类型内的上下文依赖性变异。在此，作者提出了Emerge框架，该框架整合细胞身份与组织环境以揭示隐藏的细胞状态和与微环境相关的转录程序。
期刊
IF:
15.7
论文数:
9.3W
被引数:
91.2W
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