CELESTAを用いた蛋白質発現と空間情報の組み合わせによる多重in situ画像中の細胞型の同定は新規空間生物学を明らかにする【JST・京大機械翻訳】

Zhang, W.; Li, I.; Reticker-Flynn, N. E.; Good, Z.; Chang, S.; Samusik, N.; Saumyaa, S.; Li, Y.; Zhou, X.; Liang, R.; Kong, C. S.; Le, Q.-T.; Gentles, A. J.; Sunwoo, J. B.; Nolan, G. P.; Engleman, E. G.; Plevritis, S. K.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208374189470 整理番号：22P0314224

CELESTAを用いた蛋白質発現と空間情報の組み合わせによる多重in situ画像中の細胞型の同定は新規空間生物学を明らかにする【JST・京大機械翻訳】

Identification of cell types in multiplexed in situ images by combining protein expression and spatial information using CELESTA reveals novel spatial biology

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資料名：
発行年： 2022年02月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月05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in situイメージングの進歩は,空間生物学における重要な洞察を明らかにする。しかし,細胞タイプ同定は,数千の細胞に対して実質的な手動評価および主観的決定を含む既存の方法とともに,画像分析における主要な課題のままである。個々の細胞型を同定するために,細胞蛋白質発現と空間情報の両方を用いる新しい機械学習アルゴリズムCELESTAを提案した。結腸直腸癌と頭頚部癌の多重免疫蛍光in situ画像におけるCELESTAの性能を示した。CELESTAにより同定された細胞型を用いて,HNSCCにおけるリンパ節転移に関連する組織構造を同定し,独立したコホートにおいて検証した。同じ組織標本の近位切片に関する単一細胞RNA配列データと著者らのin situ空間分析を結合することにより,著者らはリンパ節転移に関連する細胞-細胞クロストークを同定し,検証して,臨床的に関連する細胞相互作用を明らかにする空間生物学の力を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

医用画像処理 , 生体の顕微鏡観察法

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