Nat. Commun Express : une méthode d'alignement et d'épissage en deux étapes pour l'omique spatiale

Domaines de recherche : omique spatiale, alignement intégré multi-tranches, réseau neuronal convolutionnel à graphes dynamiques et multi-échelles

Dong Hongyu | Auteur

Titre de l'article : SANTO : un alignement et un assemblage grossier à fin méthode pour l'omique spatiale

Source du papier : Nature Communications

Lien du papier : https://www.nature.com/articles/s41467-024-50308-x

Avec le développement vigoureux de la technologie de l'omique spatiale, l'alignement de découpage planaire 2D et l'épissage pour former un modèle spatial 3D afin de découvrir des caractéristiques globales est devenu une étape indispensable dans l'analyse omique spatiale. Cependant, les méthodes existantes sont confrontées à des défis lors du traitement d’ensembles de données omiques spatiales à grande échelle, en particulier les données générées sur la base des technologies de fluorescence et d’image, dont l’analyse prend souvent trop de temps et les résultats de l’analyse ne sont pas précis.

Compte tenu de cela, des chercheurs de l'Université des sciences et technologies King Abdullah et de l'Université de Yale ont proposé une stratégie d'alignement grossier à fin en deux étapes pour l'omique spatiale - SANTO. SANTO est divisé en deux étapes (Figure 1). Premièrement, dans l'étape d'ajustement grossier, la zone de chevauchement de deux tranches est rapidement identifiée en calculant le coefficient de corrélation, puis dans l'étape d'ajustement fin, les caractéristiques spatiales et les caractéristiques spatiales sont identifiées ; intégré à l'aide du réseau neuronal convolutionnel à graphique dynamique (DGCNN). Les caractéristiques de l'expression génique ont été affinées pour aligner les deux tranches.

Figure 1 Schéma de l'algorithme SANTO

Les chercheurs ont vérifié les performances supérieures de SANTO par rapport aux méthodes existantes grâce à des expériences approfondies. Premièrement, ils ont effectué des évaluations de référence sur divers ensembles de données avec diverses méthodes publiées (Figure 2). Les résultats de l'évaluation ont montré que la précision et la robustesse de SANTO dans les tâches d'alignement et d'épissage dépassaient les méthodes existantes.

Figure 2 Comparaison de référence de SANTO et d'autres méthodes existantes

Après avoir vérifié les hautes performances du modèle SANTO, les chercheurs ont utilisé cet outil pour réaliser diverses applications en aval. Plus précisément, ils ont aligné et épissé des sections (10x Xenium et Visium) sur des plates-formes (10x Xenium et Visium) à partir du même tissu (échantillon de cancer du sein) (Figure 3), identifiant une composition plus diversifiée de types de cellules et par cellules spatiales. L'analyse de la communication explore le microenvironnement tumoral plus en détail et fournit de nouvelles orientations pour le traitement clinique.

Figure 3 SANTO a réussi à épisser des tranches multiplateformes d'échantillons de cancer du sein pour explorer le microenvironnement tumoral

Les chercheurs ont ensuite appliqué le modèle pour aligner les données omiques spatio-temporelles tridimensionnelles afin de révéler les processus de développement tissulaire. En alignant deux échantillons d'embryons de souris (échantillons tridimensionnels, respectivement aux stades E14.5 et E15.5, chaque échantillon est constitué de quatre tranches bidimensionnelles consécutives), le modèle peut révéler le chemin d'évolution spatio-temporelle du foie, des poumons et du cœur. et d'autres organes, contribue à l'étude du vieillissement et de l'évolution du cancer (Figure 4).

Utilisation de SANTO pour obtenir un alignement spatio-temporel 3D à 3D

Enfin, les chercheurs ont utilisé SANTO pour aligner les tranches des deux modalités d'expression des gènes et de séquençage des histones, réalisant ainsi une intégration multimodale. montre que SANTO peut effectuer une grande variété de tâches d’alignement (Figure 5).

Figure 5 Utilisation de SANTO pour réaliser un alignement multimodal

En bref, dans cette étude, les chercheurs ont développé un cadre général-SANTO pour résoudre les problèmes d'alignement et d'épissage des omiques spatiales. Des tests de référence complets révèlent les performances supérieures du modèle en termes de précision, de robustesse et de convivialité, démontrant ainsi les performances de SANTO dans une variété de tâches difficiles grâce à des tâches telles que l'assemblage multiplateforme, l'alignement spatio-temporel 3D à 3D et l'alignement multimodal. .des fonctionnalités puissantes dans l'application.

Le Club de lecture Complexité de la vie recrute désormais

Jizhi Club은 Westlake University 과학부 및 학제간 과학 센터 석좌 교수 Tang Leihan, 국립 단백질 과학 센터(베이징) 부연구원 Chang Cheng 및 Li Yang, 홍콩 침례교 조교수 Tang Qianyuan과 협력합니다. 북경대학교 첨단 학제간 연구 연구소 연구원인 Lin Yihan과 중국과학원 분자 세포 과학 센터의 박사후 연구원인 Tang Shijie는 "생명의 복잡성: 원리의 원리"를 공동 후원했습니다. 복잡한 생명 시스템의 구성' 북클럽을 통해 생명과학을 미세한 세포 규모, 중시적 조직 및 장기 규모, 거시적 인체 규모까지 검토할 수 있습니다. 해당 분야의 중요 이슈와 중요한 데이터를 통해 통계 간 심도 있는 교류가 이루어지길 바랍니다. 물리학, 머신러닝 방법 연구자, 오믹스 연구자들이 학제간 협력 관계를 구축하고, 새로운 연구 아이디어와 협력 프로젝트를 활성화합니다. 독서 클럽은 2024년 8월 6일에 시작되며 매주 화요일 저녁 19:00~21:00에 진행되며 예상 기간은 10~12주입니다. 생명과학, 물리학, 복합과학, 컴퓨터과학이 깊이 교차하는 첨단분야에 관심이 있는 친구들의 참여를 환영합니다!

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!