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Precise gene expression deconvolution in spatial transcriptomics with STged
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OA
AI
DOI：10.1093/nar/gkaf087.png)
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摘要
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空间分辨转录组学（SRT）通过将基因表达谱与空间信息相结合，改变了组织生物学。然而，基于测序的SRT方法会聚合捕获位点（spot）内多种细胞类型的信号，掩盖了细胞类型特异性的基因表达模式。传统的细胞类型解卷积方法可估计位点内的细胞组成，但无法解析细胞类型特异性的基因表达，限制了其揭示关键生物学过程（如细胞相互作用和微环境动力学）的能力。本文介绍STged（空间转录组学基因表达解卷积），一种新型计算框架，它通过从混合位点重建细胞类型特异性的基因表达谱，超越了传统解卷积方法。STged整合了基于图的空間相关性及参考来源的基因特征，采用非负最小二乘回归框架，实现了精确且具有生物学意义的解卷积。全面的模拟结果表明，STged在准确性和稳健性方面始终优于现有方法。应用于人类胰腺导管腺癌和人类鳞状细胞癌数据集表明，其能够识别微环境特异性的高变基因、重建空间细胞-细胞通讯网络，并在接近单细胞分辨率下解析组织结构。在小鼠肾脏组织中，STged揭示了动态的空间基因表达模式及独特的基因程序，加深了我们对组织异质性和细胞动态的理解。
Keyword:
CELL
CORTEX
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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