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Reconstructing Coherent Functional Landscape From Multi-Modal Multi-Slice Spatial Transcriptomics by a Variational Spatial Gaussian Process
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OA
AI
DOI：10.1002/advs.202520423.png)
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摘要
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空间转录组学（ST）技术正在革新我们探究复杂组织空间组织的能力。尽管ST显著推进了我们对组织结构的理解，但大多数分析方法仍局限于2D切片，限制了对其完整3D空间背景的洞察。在此，我们介绍了stVGP，一种变分空间高斯过程框架，旨在对齐、整合并重建来自多模态、多切片ST数据集的空间一致域。通过将空间高斯过程与空间层次化Transformer相结合，stVGP能够实现准确的跨切片对齐、稳健的批次效应校正，以及识别具有生物学意义的空间域。关键在于，stVGP的一项核心创新在于支持虚拟组织切片生成，允许对未采样区域的基因表达进行连续的3D重建和插值。在多样化数据集上的全面评估表明，stVGP在切片对齐精度、域检测和基因表达预测方面始终优于当前先进方法。此外，stVGP还能从人类乳腺癌样本的组织学图像中跨模态生成基因表达，促进高保真度的虚拟转录组重建。总体而言，stVGP提供了一种统一且可扩展的框架，用于建模复杂组织和发育系统的3D景观，弥合了离散2D切片与连续3D生物学见解之间的差距。
Keyword:
multi-modal
spatial transcriptomics
variational spatiotemporal gaussian process
期刊
IF:
14.1
论文数:
1.8W
被引数:
11.5W
机构
引用论文
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