作者只壳，Evil Genius
時(shí)間很快俏拱，上半年很快過(guò)去了。
很多人問(wèn)我堅(jiān)持就一定有好結(jié)果么吼句？說(shuō)實(shí)話锅必，我也不知道，??惕艳，但是閑著干嘛呢搞隐？反正都能用的到。
今日參考文章Inferring super-resolution tissue architecture by integrating spatial transcriptomics with histology（Nature Biotechnology远搪，IF 46.9）
知識(shí)背景
- 空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)(ST)在生成組織內(nèi)復(fù)雜的細(xì)胞分子圖譜方面顯示出巨大的潛力
- 空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)(ST)技術(shù)的快速發(fā)展使得在原始組織環(huán)境下分析基因表達(dá)成為可能劣纲，能夠表征空間基因表達(dá)模式，研究細(xì)胞間通訊并解決細(xì)胞發(fā)育的時(shí)空順序谁鳍。盡管有許多ST平臺(tái)可用癞季，但沒(méi)有一個(gè)提供全面的解決方案。理想的ST平臺(tái)應(yīng)該提供單細(xì)胞分辨率棠耕，覆蓋整個(gè)轉(zhuǎn)錄組余佛，捕獲大的組織區(qū)域，并且具有成本效益窍荧。雖然在現(xiàn)有平臺(tái)上生成此類(lèi)ST數(shù)據(jù)仍然具有挑戰(zhàn)性辉巡，但可以采用計(jì)算方法在計(jì)算機(jī)上重建此類(lèi)數(shù)據(jù)。
- 流行的ST實(shí)驗(yàn)方法包括原位測(cè)序或基于雜交的技術(shù)蕊退，如STARmap, seqFISH和MERFISH郊楣，以及空間條形碼，隨后是基于測(cè)序的新技術(shù)瓤荔，如10x Visium, SLIDE-seqV2和Stereo-seq净蚤。這些平臺(tái)的空間分辨率和基因覆蓋范圍各不相同。原位測(cè)序或基于雜交的方法通常具有較高的空間分辨率和靈敏度输硝，但相對(duì)較低的基因多樣性今瀑，而基于測(cè)序的方法覆蓋整個(gè)轉(zhuǎn)錄組，但具有較低的空間分辨率点把，這限制了它們研究詳細(xì)基因表達(dá)模式的能力橘荠。
- 先前的研究表明，基因表達(dá)模式與組織學(xué)圖像特征相關(guān)郎逃，提示從組織學(xué)預(yù)測(cè)基因表達(dá)的可能性哥童。然而，這些現(xiàn)有的方法并沒(méi)有充分利用高分辨率組織學(xué)圖像提供的豐富細(xì)胞信息褒翰。在實(shí)踐中贮懈，病理學(xué)家分級(jí)檢查組織學(xué)圖像匀泊。在這個(gè)過(guò)程中，第一步是通過(guò)檢查捕獲全局組織結(jié)構(gòu)的高級(jí)圖像特征來(lái)確定感興趣的區(qū)域朵你。在確定感興趣的區(qū)域后各聘，檢查反映組織局部細(xì)胞結(jié)構(gòu)的低水平圖像特征。
-
開(kāi)發(fā)了超分辨率的分析模型撬呢，使空間基因表達(dá)接近單細(xì)胞級(jí)別（iStar ）伦吠，該模型利用每個(gè)超像素（256?×?256-pixel scale）處的組織學(xué)特征，將每個(gè)基因在給定點(diǎn)的基因表達(dá)量劃分為多個(gè)值魂拦，每個(gè)超像素（256?×?256-pixel scale）處分配一個(gè)值毛仪。此外，只要有組織學(xué)圖像芯勘，該模型可以預(yù)測(cè)斑點(diǎn)外以及外部組織切片中的超像素級(jí)基因表達(dá)箱靴。
Model summary of iStar. The histology image is hierarchically divided into tiles, which are then converted into hierarchical histology image features. These features, combined with the spot-level gene expression data, are then utilized to predict super-resolution gene expression. Finally, tissue architecture is inferred on the basis of the super-resolved gene expression prediction -
將其應(yīng)用于來(lái)自10x genomics生成的Xenium乳腺癌數(shù)據(jù)集的模擬數(shù)據(jù)集。Xenium數(shù)據(jù)集包括313個(gè)基因的亞細(xì)胞ST數(shù)據(jù)荷愕，這些數(shù)據(jù)是在單個(gè)患者連續(xù)切割的兩個(gè)組織切片中測(cè)量的衡怀。istar預(yù)測(cè)的基因表達(dá)與Xenium測(cè)量的相似。
-
iStar對(duì)多個(gè)組織切片的組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行高分辨率注釋的能力安疗，顯示出了空間組織的高變分辨結(jié)構(gòu)抛杨。
Tissue annotation using iStar - iStar可以用于檢測(cè)多細(xì)胞結(jié)構(gòu)，如三級(jí)淋巴結(jié)構(gòu)(TLSs)荐类。由于TLSs的尺寸小且粒度細(xì)怖现，使用點(diǎn)分辨率Visium數(shù)據(jù)進(jìn)行TLSs的人工檢測(cè)是勞動(dòng)密集型和不精確的。
總結(jié)
-
總之玉罐，iStar屈嗤，這是一種基于從缺乏單細(xì)胞分辨率的平臺(tái)生成的ST數(shù)據(jù)快速注釋超分辨率組織結(jié)構(gòu)的方法。這對(duì)實(shí)際研究具有重要意義吊输，因?yàn)楝F(xiàn)有的ST平臺(tái)缺乏單細(xì)胞分辨率或全轉(zhuǎn)錄組覆蓋饶号。然而，iStar使我們能夠以接近單細(xì)胞的分辨率生成覆蓋整個(gè)轉(zhuǎn)錄組的ST數(shù)據(jù)季蚂。
Correlation between super-resolution gene expression and histology
| Super-resolution vs spot-level signature scoring of tertiary lymphoid structures (TLSs)
