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STIE: Single-cell level deconvolution, convolution, and clustering in in situ capturing-based spatial transcriptomics
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AI
DOI：10.1038/s41467-024-51728-5.png)
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摘要
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在基于原位捕获的空间转录组学中，尺寸相同且在固定位置打印的点无法精确捕获随机分布的单个细胞，因此固有地无法在单细胞水平上绘制转录组图谱。为此，我们提出了STIE（一种期望最大化算法），该算法将空间转录组与其匹配的基于组织学图像的细胞核形态对齐，并从约70%的间隙区域恢复缺失的细胞，从而实现对低分辨率和高分辨率点在单细胞水平和全玻片尺度上的解卷积、卷积和聚类。STIE表征了细胞类型特异性的基因表达，并显示出比其他点级和亚点级方法更能与真实的细胞类型特异性转录组特征保持一致。此外，STIE揭示了单细胞水平的见解，例如实际点分辨率低于其报告的点尺寸、对细胞类型共定位的无偏评估、高分辨率点在区分细微细胞类型方面的优越能力，以及单细胞水平而非点水平的空间细胞-细胞相互作用。
Keyword:
GENE-EXPRESSION
PROGNOSIS
TISSUE
ATLAS
SEQ
期刊
IF:
15.7
论文数:
9.4W
被引数:
91.2W
机构
暂无机构信息
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