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stImage: a versatile framework for optimizing spatial transcriptomic analysis through customizable deep histology and location informed integration
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AI
DOI：10.1093/bib/bbaf429.png)
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摘要
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空间转录组学（ST）将基因表达数据与细胞的时空组织及其相关的组织学相结合，为组织生物学提供了前所未有的见解。虽然现有方法纳入了基于位置或组织学信息，但没有一种方法能在统一框架内完全协同基因表达、组织学特征和精确的空间坐标。此外，这些方法在多样数据集和条件下往往表现出不一致的性能。在此，我们介绍了stImage，一个开源的R软件包，为ST分析提供了全面且灵活的解决方案。通过生成深度学习衍生的组织学特征并提供54种整合策略，stImage无缝地结合了转录组谱、组织学图像和空间信息。我们通过多个数据集展示了stImage的有效性，强调了其利用诊断图指导用户选择最合适整合策略的能力。我们的结果表明，stImage能够优化ST，持续提升生物学见解，并加深我们对组织结构的理解。stImage可免费获取于https://github.com/YuWang-VUMC/stImage。
Keyword:
optimizing
spatial transcriptomics
integration
histology images
deep learning
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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