Nat. Commun. Express: A two-stage alignment and splicing method for spatial omics

Forschungsfelder: räumliche Omics, integrierte Multi-Slice-Ausrichtung, multiskaliges, dynamisches grafisches Faltungs-Neuronales Netzwerk

Dong Hongyu |. Titel des Papiers: SANTO: eine grobe bis feine Ausrichtung und Naht Methode für räumliche Omics

Papierquelle: Nature Communications

Papierlink: https://www.nature.com/articles/s41467-024-50308-x

Mit der kräftigen Entwicklung der räumlichen Omics-Technologie, planarer 2D-Slicing-Ausrichtung und das Spleißen zur Bildung eines räumlichen 3D-Modells zur Entdeckung globaler Merkmale ist zu einem unverzichtbaren Schritt in der räumlichen Omics-Analyse geworden. Bei der Verarbeitung großer räumlicher Omics-Datensätze stehen bestehende Methoden jedoch vor Herausforderungen, insbesondere bei Daten, die auf Basis von Fluoreszenz- und Bildtechnologien generiert wurden, deren Analyse oft zu viel Zeit in Anspruch nimmt und die Analyseergebnisse nicht genau sind.

Vor diesem Hintergrund schlugen Forscher der King Abdullah University of Science and Technology und der Yale University eine zweistufige Grob-zu-Fein-Ausrichtungsstrategie für räumliche Omics vor – SANTO. SANTO ist in zwei Phasen unterteilt (Abbildung 1). In der Grobanpassungsphase wird der Überlappungsbereich zweier Schichten schnell durch Berechnen des Korrelationskoeffizienten identifiziert. In der Feinanpassungsphase werden dann die räumlichen Merkmale und räumlichen Merkmale ermittelt Mithilfe des Dynamic Graph Convolutional Neural Network (DGCNN) wurden die Genexpressionseigenschaften weiter verfeinert, um die beiden Schnitte auszurichten.

Abbildung 1 Schema des SANTO-Algorithmus

Forscher haben durch umfangreiche Experimente die überlegene Leistung von SANTO im Vergleich zu bestehenden Methoden bestätigt. Zunächst führten sie Benchmark-Bewertungen verschiedener Datensätze mit verschiedenen veröffentlichten Methoden durch (Abbildung 2). Die Bewertungsergebnisse zeigten, dass die Genauigkeit und Robustheit von SANTO bei Ausrichtungsaufgaben und Spleißaufgaben die vorhandenen Methoden übertraf.

Abbildung 2 Benchmark-Vergleich von SANTO und anderen vorhandenen Methoden

Nachdem die Forscher die hohe Leistung des SANTO-Modells überprüft hatten, nutzten sie dieses Tool, um eine Vielzahl nachgelagerter Anwendungen durchzuführen. Insbesondere richteten sie Abschnitte (10x Xenium und Visium) über Plattformen (10x Xenium und Visium) aus demselben Gewebe (Brustkrebsprobe) aus und fügten sie zusammen (Abbildung 3), wodurch eine vielfältigere Zusammensetzung von Zelltypen und nach räumlicher Zelle identifiziert wurde Die Kommunikationsanalyse erforscht die Mikroumgebung des Tumors detaillierter und liefert neue Leitlinien für die klinische Behandlung.

Abbildung 3 SANTO hat erfolgreich plattformübergreifende Schnitte von Brustkrebsproben zusammengefügt, um die Mikroumgebung des Tumors zu erkunden

Die Forscher wandten das Modell außerdem an, um dreidimensionale räumlich-zeitliche Omics-Daten auszurichten, um Gewebeentwicklungsprozesse aufzudecken. Durch die Ausrichtung zweier Mäuseembryo-Proben (dreidimensionale Proben im E14.5- bzw. E15.5-Stadium, wobei jede Probe aus vier aufeinanderfolgenden zweidimensionalen Schnitten besteht) kann das Modell den räumlich-zeitlichen Entwicklungspfad von Leber, Lunge und Herz aufdecken und anderen Organen, trägt zur Erforschung des Alterns und der Krebsentwicklung bei (Abbildung 4).

Abbildung 4 Mit SANTO eine räumlich-zeitliche 3D-zu-3D-Ausrichtung erreichen

Schließlich verwendeten die Forscher SANTO, um die Schnitte der beiden Modalitäten der Genexpression und Histonsequenzierung auszurichten und so eine modalübergreifende Integration zu erreichen zeigt, dass SANTO eine Vielzahl von Ausrichtungsaufgaben ausführen kann (Abbildung 5).

Abbildung 5 Verwendung von SANTO zur Erzielung einer modalübergreifenden Ausrichtung

Kurz gesagt, in dieser Studie entwickelten die Forscher ein allgemeines Framework – SANTO, um die Ausrichtungs- und Spleißprobleme räumlicher Omics zu lösen. Umfassende Benchmark-Tests zeigen die überlegene Leistung des Modells in Bezug auf Genauigkeit, Robustheit und Benutzerfreundlichkeit und demonstrieren die Leistung von SANTO bei einer Vielzahl anspruchsvoller Aufgaben durch Aufgaben wie plattformübergreifendes Stitching, räumlich-zeitliche 3D-zu-3D-Ausrichtung und modalübergreifende Ausrichtung . leistungsstarke Funktionen in der Anwendung.

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