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STiLE: Automated Tissue Microarray Dearraying for Spatial Transcriptomics
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AI
DOI：10.1093/bioinformatics/btag572.png)
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摘要
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组织微阵列（TMAs）能够实现单张载玻片上数十个组织核心的高通量空间转录组学分析。然而，现有的去阵列化方法基于组织学图像操作，不支持空间转录组学平台的坐标输出。因此，将细胞分配到各自核心（去阵列化）的任务仍是一个手动瓶颈。我们提出STiLE，一种仅基于细胞质心坐标自动化的TMA去阵列化工具。通过消除对图像数据的依赖，STiLE对染色质量差异和光照不均等伪影具有鲁棒性。该算法结合了基于连通性的组件检测、密度聚类（HDBSCAN）、组件引导的聚类合并以及可选的网格峰值检测。在七个公共TMA样本（50–150个核心，三个平台）上的验证实现了ARI > 0.99，而在包含真实伪影的396个合成数据集的系统基准测试中，其性能一致鲁棒（平均ARI = 0.992）。STiLE接受标准格式（AnnData、CSV）且与平台无关，支持包括Vizgen MERSCOPE、10x Xenium和NanoString CosMx在内的多样化平台。交互式Streamlit界面支持参数调整、视觉检查和针对大载玻片的区域处理。
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5.4
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