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SpaBatch: Deep Learning-Based Cross-Slice Integration and 3D Spatial Domain Identification in Spatial Transcriptomics
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AI
DOI：10.1002/advs.202509090.png)
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摘要
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随着空间转录组学（ST）数据在多种组织、个体及技术平台上的快速积累，迫切需要一种稳健可靠的切片间整合框架以实现三维空间域识别。然而，现有方法主要聚焦于单切片内的二维空间域识别，未能充分顾及切片间的空间相关性及批次效应校正，从而限制了跨切片三维空间域识别的准确性。本研究提出SpaBatch，一种用于整合与分析多切片ST数据的创新框架，可有效校正批次效应并实现跨切片三维空间域识别。为展示SpaBatch的效能，将其应用于八个真实ST数据集，包括不同个体的皮质切片、采用两种不同技术制备的小鼠脑切片、小鼠胚胎切片、人胚胎心脏切片、HER2+乳腺癌组织以及通过MERFISH平台检测的小鼠下丘脑切片。全面验证表明，SpaBatch在三维空间域识别上持续优于当前先进方法，同时有效校正了批次效应。此外，SpaBatch高效捕获了切片间保守的组织架构及癌症相关亚结构，并利用有限注释预测未注释区域的空域，突显其在组织结构解析及发育生物学研究中的潜力。本研究中使用所有代码及公开数据集可获取于：https://github.com/wenwenmin/SpaBatch。
Keyword:
3D spatial domain identification
batch effect correction
contrastive learning
graph neural networks
multi-slice spatial transcriptomics
triplet learning
AI总结
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期刊
IF:
14.1
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被引数:
11.5W
机构
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