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STIFT: spatiotemporal transcriptomics integration through spatially informed multi-timepoint bridging
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AI
DOI：10.1093/bib/bbaf644.png)
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摘要
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近期空间转录组学领域的进展强调了整合时空转录组学数据的必要性，该数据被定义为在发育或再生过程中跨连续时间点捕获的空间分辨基因表达谱。我们提出STIFT（转录组学时空整合框架），专门用于整合时空转录组学数据。STIFT是一个三组件框架，结合了发育时空最优传输、时空图构建以及由时序三元组学习启发的图注意力自编码器。STIFT整合大规模二维或三维时空转录组学数据，能够实现批次效应去除、空间域识别、轨迹推断以及发育动态探索。应用于墨西哥钝口螈脑再生、小鼠胚胎发育和三维涡虫再生数据集时，STIFT在去除批次效应的同时实现了清晰的空间域识别，并保留了数以十万计斑点上的时间发育模式和生物变异，证明了其在整合时空转录组学数据方面的有效性和特异性。
Keyword:
spatial transcriptomics
spatiotemporal data
data integration
graph attention autoencoder
期刊
IF:
7.7
论文数:
5.8K
被引数:
2.7W
机构
引用论文
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