空間分解単一細胞分解能でのバルクRNA-seqデータのde novo解析【JST・京大機械翻訳】

Liao, J.; Qian, J.; Fang, Y.; Chen, Z.; Zhuang, X.; Zhang, N.; Shao, X.; Hu, Y.; Yang, P.; Cheng, J.; Hu, Y.; Yu, L.; Yang, H.; Zhang, J.; Lu, X.; Shao, L.; Wu, D.; Gao, Y.; Chen, H.; Fan, X.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209416939536 整理番号：22P0312500

空間分解単一細胞分解能でのバルクRNA-seqデータのde novo解析【JST・京大機械翻訳】

De novo analysis of bulk RNA-seq data at spatially resolved single-cell resolution

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資料名：
発行年： 2022年11月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年11月21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)

単一細胞解像度での組織分子構造の発見は,生物の生物的および病理学的過程のより良い理解を助けることができた。しかし,バルクRNA-seqは,単一細胞の転写不均一性と空間パターンを明らかにすることなく,細胞混合物中の遺伝子発現を測定することができる。ここでは,既存の単一細胞および空間トランスクリプトミクス参照を用いて,バルクRNA-seqデータの空間的および細胞不均一性を同時に明らかにできる,深い学習フレームワークベースの空間デコンボリューションアルゴリズムである,バルク2Space(https://github.com/ZJUFanLab/bulk2space)を導入した。バルクトランスクリプトミクスの利用は,バルク2Space syears,特に,異なる腫瘍領域における免疫細胞の空間的分散,炎症誘発腫瘍形成中の組織の分子および空間的不均一性,および異なる細胞型における新規遺伝子の空間パターンを明らかにした。さらに,バルク2Spaceを用いて,空間-seqと呼ばれるインハウス開発配列決定アプローチに由来する2つの異なるマウス脳領域からのバルクトランスクリプトームデータに関する空間デコンボリューション解析を行った。マウスイソコルテックスの階層構造を再構築するだけでなく,マウス視床下部の元の方法で同定されない細胞タイプをさらに注釈した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

遺伝子発現

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