空間トランスクリプトミクスデータの参照ベース細胞型マッチング【JST・京大機械翻訳】

Zhang, Y.; Miller, J. A.; Park, J.; Lelieveldt, B. P.; Long, B.; Abdelaal, T.; Aevermann, B. D.; Biancalani, T.; Comiter, C.; Dzyubachyk, O.; Mattsson Langseth, C.; Petukhov, V.; Scalia, G.; Vaishnav, E. D.; Zhao, Y.; Lein, E. S.; Scheuermann, R. H.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202384063248 整理番号：22P0319483

空間トランスクリプトミクスデータの参照ベース細胞型マッチング【JST・京大機械翻訳】

Reference-based cell type matching of spatial transcriptomics data

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資料名：
発行年： 2022年05月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月12日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

多重蛍光in situハイブリダイゼーション(FISH)とin situ RNA配列決定技術の出現により,空間トランスクリプトミクス分析が急速に進んでいる。空間トランスクリプトミクスは,単一細胞解像度で組織切片の細胞に関する空間位置とパターン情報を提供する。空間的に分解された細胞の細胞型分類は,それらの遺伝子発現プロファイルによって決定された細胞型を有する参照単一細胞RNA配列(scRNA-seq)データに空間トランスクリプトミクスデータを整合することによっても推論できる。しかし,空間細胞のロバスト細胞型マッチングは,空間とscRNA-seqデータ間の分解能における固有差のために挑戦的である。本研究では,同じマウス初代視覚皮質(VISp)脳領域で行った4つの空間トランスクリプトミクス実験プロトコル(MERFISH,smFISH,BaristaSeqおよびExSeq)を横断して,細胞型マッチングのための6つの計算アルゴリズムを系統的に評価した。個々のアルゴリズムのマッチング結果はある程度変化するが,それらはある程度の一致を示した。個々のマッチング結果を結合し,インタラクティブ可視化とデータ探索のためのサイトスロアビューア(https://viewer.cytosplore.org)におけるコンセンサスマッチング結果を共有するための2つのアンサンブルメタ解析戦略を提示した。また,コンセンサスマッチングはSSAMを用いたスポットベース空間データ解析をガイドし,セグメンテーションフリーセルタイプ割当を可能にした。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

遺伝子発現 , 分子・遺伝情報処理 , 遺伝学研究法

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