2022year10Month17Day, 우리 병원Jiang Qinghua프로젝트 그룹in옥스포드 대학 출판부, 영국핵산 연구》 Journal이 최신 게시연구 결과《Deepst : 딥 러닝에 의한 슬롯 머신 꽁 머니 전 사체에서 슬롯 머신 꽁 머니 도메인 식별"는 고정밀 슬롯 머신 꽁 머니 도메인 (in유전자 발현 및 조직양식연구유사성Area)식별 알고리즘딥st,딥 러닝을 기반으로 한 네트워크 통합 알고리즘, byinMassive다른 해상도슬롯 머신 꽁 머니 전 사체데이터에피소드on테스트, show딥st의 슬롯 머신 꽁 머니 도메인 인식 성능 공개적으로 게시 된 슬롯 머신 꽁 머니 도메인 인식 방법보다 낫다.
1 소개
복잡한 조직의 기능은 다른 세포 유형의 슬롯 머신 꽁 머니 분포와 관련이 있습니다. 조직에서 전사 발현의 상대적인 위치는 생물학적 기능을 이해하는 데 필수적이다. 슬롯 머신 꽁 머니적 전사학 (st) 획기적인 기술, 예 :10 × visium,SlideseqandStereoSeQ, 여러 세포의 해상도에서 유전자 발현의 게놈 전체 분석 및 캡처 위치 (반점이라고 함)에서 세포 내 수준을 수행 할 수 있었다.
식별 공간 도메인 (즉, 유전자 발현 및 조직 학적으로유사성지역) 슬롯 머신 꽁 머니 전 사체연구중국어직면 한 큰 도전 중 하나. 현재 슬롯 머신 꽁 머니 도메인을 식별하는 방법은 주로 두 가지 범주로 나뉩니다.:비 슬롯 머신 꽁 머니 클러스터링 방법 및 슬롯 머신 꽁 머니 클러스터링 방법.K- 평균andLouvain, 유전자 발현 데이터는 입력으로 사용되며 클러스터링은 조직 섹션과 거의 일치하지 않습니다. 공간 클러스터링 방법은 주로 유전자 발현, 공간 위치 및 형태를 결합하여 유전자 발현의 공간 의존성을 설명하여Bayesspace,stRearn,Spagcn등. 이 알고리즘은 할 수 있습니다스팟포인트 또는 세포는 다른 영역으로 인식되지만 주로 선형 구성 요소 분석에 의존하여 주로 선형 변환을 포함하여 유전자 발현의 고도로 가변적 인 특징을 추출하므로 복잡한 비선형 상호 작용을 모델링 할 수 없습니다. 또한 대부분의 방법은 다른 배치를 통합 할 수 없습니다st데이터는 다른 공간 omics 데이터를 처리 할 수 없으므로 다재다능합니다.
이러한 과제를 해결하려면 저자R & D딥 러닝을 기반으로 한 우주 도메인 인식기술(Deepst).Deepsthistomorphological Information (H & E스테인드 이미지로부터 추출 된 다음, 추출 된 특징은 유전자 발현 및 공간 위치 데이터와 통합되어 공간적으로 인접한 점의 상관 관계를 특성화하고 공간적으로 향상된 유전자 발현 매트릭스를 만듭니다.Deepst그래프 신경망 사용 (gnn) Encoder and Denoising Autoencoder 결합 생성 강화st데이터의 잠재적 표현, 도메인-대역 신경 네트워크 (Dan) 통합 용st데이터.
증명할Deepst슬롯 머신 꽁 머니 도메인 인식 측면성능, 다른 플랫폼의 저자 (10 × visium,Slideseqv2andStereoSeQ) 생성st데이터는 벤치 마크로 사용되며 널리 테스트되고 기존 알고리즘과 비교됩니다.Deepst적용다른 공간 omics 데이터와 같은4iandmibi-tof, 특히Merfish데이터에서 3 차원 (3D) 발현 도메인. 유방암에서조직,전통적인 방법으로 감지 할 수없는 시각적으로 균질 한 종양 영역에서 이종 하위 영역의 식별 및보다 정제 된 슬롯 머신 꽁 머니 도메인 분할이 얻어졌다. 실험결과는 이것을 보여줍니다기술우주 도메인식별강력한 능력 보여주기,동일다른 공간 OMICS 데이터를 처리하는 데서도매우 강력한확장 성.
2 결과
2.1 Deepst워크 플로 개요
Deepst유전자 발현, 공간 위치 및 조직적 정보의 저 차원 임베드를 통합하여 공간 도메인을 특성화합니다 (그림1A). 미리 훈련 된 딥 러닝 네트워크를 통해H & E염색 된 형태 학적 그림, 형태 학적 특징 매트릭스를 설정하십시오. 형태 학적 특성과 슬롯 머신 꽁 머니적 근접 정보를 결합하여 반점의 향상된 유전자 발현을 달성 할 수 있습니다 (그림1B). 그런 다음, 통합 피처 공간에서 저 차원 표현 공간으로의 선형 매핑은 데노이징 자동 인코더를 사용하여 모델 과적으로 적합한 것을 줄입니다. 동시에DeepstbyK가장 가까운 이웃 방법은 공간 좌표의 그래프 인접 행렬을 계산합니다. 변형 그래프 오토 인코더를 동일한 모델 프레임 워크에 삽입하여 점의 공간 연관성을 그렸습니다.1C). 공간 도메인 인식 작업 외에도 저자는 여전히 여기 있습니다Deepst는 여러 공간 플랫폼 데이터 또는 디 래치를 통합하기위한 알고리즘을 구현하고, 주로 구배 반전 계층에 의해 연결된 도메인 판별 자에 전위 임베드를 전달합니다 (그림1C). 대체로 알고리즘획득 한 잠재적 임베딩는 공간 도메인을 식별하고, 올바른 배치 효과 및 다양한 다운 스트림 분석을 수행하는 데 사용될 수 있습니다.
�1 Deepst알고리즘 워크 플로우
2.2 벤치 마크
테스트 용Deepst공간 도메인 알고리즘 식별의 성능, 저자12Zhang인간 뇌Dorlateral prefrontal cortex (dlpfc, 그림2A)에서 수행되었습니다. 주로 비 슬롯 머신 꽁 머니 및 슬롯 머신 꽁 머니 알고리즘 비교7알고리즘. 결과는Deepst식별 공간 도메인 및DLPFC신경 과학에서 피질 계층화의 수동 주석 및 정의예일관성(그림2B, 2C).Deepst알고리즘조정rand index (ari) is0.515+/0.011, 현재 최고의 알고리즘보다 높습니다 (Bayesspace,ari = 0.463+/0.012;Wilcoxon검사,Pvalue= 0.007).Deepst숫자151671슬라이스에서 최고의 클러스터링 정확도가 얻어졌습니다 (ari = 0.798). 존재하다151673ON SLICE,Deepst및Bayesspace성공적으로 묘사L1및L2피질 층, 다른 방법으로는 인식되지 않습니다 (그림2B).
저자가 추가로 평가 됨Deepst보다 잘 분할 된 마우스 뇌 조직에 대한 공간 도메인 인식 기능,Deepst마우스 뇌에서 해마의 흥분하고 치아 이랑을 인식합니다 (그림2f) 및 후방 시상면에서 소뇌 피질과 등 자이러스 (그림2f) 영역은 참조 주석과 일치합니다. 저자는 또한 공간 도메인의 수가 종종 모델의 성능에 영향을 미친다는 것을 알았습니다. 따라서 저자는 최적의 클러스터링 해상도를 계산하기위한 적응 방법을 설계하고 마우스 뇌의 후방 섹션에서 더 나은 클러스터링 점수를 얻었습니다. 저자는 또한 알고리즘 성능을 비교했습니다.Deepst프로세스4,000포인트 및30,000유전자의 슬롯 머신 꽁 머니 전 사체 데이터, 대략 필요7분 (ingpu실행) 및 약6G메모리 및Bayesspace약 4 배의 필요Deepst시간 및 더 높은 메모리 사용.
수치2 Deepst뇌 조직의 슬롯 머신 꽁 머니 도메인 인식 능력 향상
2.3 Deepst암 조직에서 공간 도메인 식별을 더 잘 식별
더 나은 검증을 위해Deepst암 조직에 대한 일반화 능력, 저자들은 유방암에 대한 공간 전사 데이터 세트를 계속 테스트했습니다. 전반적인,Deepst식별 된 공간 도메인은 수동으로 주석이 달린 도메인과 매우 일치합니다 (그림3A,3B). 공간 도메인을 식별하기 위해 다른 공간 알고리즘과 비교하여Deepst의 슬롯 머신 꽁 머니 도메인 지역 연속성이 높고 노이즈 포인트가 적습니다 (그림3C). 저자가 설정했습니다10및20슬롯 머신 꽁 머니 도메인, 종양 영역이 발견되었으며, 매개 변수 영역이 커짐에 따라 더 미세하게 나뉘어졌지만 건강한 영역은 여전히 원래 영역 구조를 유지했습니다. 언제k = 204and13(그림3B). 이 두 가지에 관한 저자는Space에서 수행되었다 도메인 및 유의 한 미분 유전자가 발견되었다 (degs)ABCC11,ABCC12및TFF1약물 내성 및 종양 분화 관련 (그림3E). 저자는 또한 도메인에 관한 것입니다1및 도메인4차등 발현 분석 및 경로 농축 분석이 수행되었고 총298항목degs. 저자 발견 도메인1아마도 염증성 면역 반응에 의해 암 성장이 제한되는 영역 일 것입니다 (그림3F) 및 도메인4화학 요법 저항성과 관련된 더 강한 종양 진행 및 전이를 보여줍니다 (그림3H). 대체로,Deepst미세한 공간 도메인을 묘사 할 때 뛰어난 성능을 표현합니다.
3 Deepst공간 도메인은 암 조직에서 더 정밀하게 식별 될 수 있습니다
2.4 Deepst다른 공간 omics 데이터에 적용
제외10 × Genomics Visium플랫폼 밖에서 저자가 테스트 됨Deepst이미징 기반 분자 데이터에서 (Merfish,4iandmibi-tof) 및 고해상도stdata (StereoSeQandSlideseqv2) 일반화 능력. 저자 먼저Deepst적용4i(반복적 인 간접 면역 형광 영상화) 밀리미터에서 나노 스케일까지 측정하는 데이터 (대략270,000관찰 된 값/픽셀) 고 처리량 생물학적 샘플에서40단백질 읽기.Deepst비교sedrandStrearn각 셀 내의 다양한 구획, 소기관 및 세포 구조를 포함하여 국소 영역의 세포 내 분포를보다 자세히 설명합니다 (그림4A). 다른 이미징 기반 분자에서mibi-tof데이터에서Deepst두 번째 지역 연속성 및 국소 요소 융합은 4 가지 이미징 결과에 표시됩니다 (그림4C).
단일 세포 해상도에 가까운 마우스 해마의 저자Slideseqv2data (41,786세포 및4,000유전자)시 테스트Deepst공간 도메인의 성능을 식별하십시오. 다른 공간 알고리즘과 비교하여Deepst의 슬롯 머신 꽁 머니 도메인"DentatePyramids"and"endolifeal_tip"도메인 (그림4B). 저자 강조Deepst식별에 사용될 수 있습니다3D도메인, 그리고 대부분의 공간 알고리즘은이를 처리하지 못할 수 있습니다3D데이터.Deepst마우스의 세 번의 연속 배치 Preoptic hypothalamusMerfish데이터, 명확하게 구문 분석"Ependymal"and"OD 성숙"3D도메인, 배치 처리는 단일 공간 도메인 식별보다 명확하게 제공3D분자 구조 분포 (그림4D). 저자는 여전히 마우스 후각 전구에 있습니다StereoSeQ칩 데이터 세트에서 공간 도메인을 식별하고 다른 유휴 데이터를 통합하도록 테스트되었습니다 (10 × Genomics Visium및StereoSeQ) 능력.Deepst후각 신경 층, 내부 신경총 층, 사구체 층, 승모판 셀 층, 과립 세포층 및 외부 신경총 층을 정확하게 식별하고 알려진 해부학 적 특징과 일치했습니다 (그림4f). 마침내Deepst통합이후의 슬롯 머신 꽁 머니도메인 표시 비율sedr,하모니andScanorama더 큰 도메인 퓨전 (그림4G), 더 큰 생물학적 변화를 유지합니다.
36297_363844 Deest다양한 공간 OMICS 데이터에 적용
3 요약
이 연구에서 저자는 공간 위치, 조직 내 및 유전자 발현 정보를 통합하는 딥 러닝 프레임 워크를 개발하여 식별하는gene표현 및 조직Form연구유사한의 슬롯 머신 꽁 머니 도메인.Deepst공간 도메인과 올바른 배치 효과를 정확하게 식별 할뿐만 아니라 다른 다른 사람에게도 적용 할 수 있습니다st예 :Merfish,슬라이드 -seq및StereoSeQ. 같은,Deepst다른 슬롯 머신 꽁 머니 omics Data (4i및mibi-tof). 유방암에 적용stDataSet,Deepst더 잘 나눌 수 있습니다종양조직에서하위 지역. 더 많은St데이터 생성,Deepst슬롯 머신 꽁 머니 세포 분포의 새로운 원리를 해독하는 강력한 도구가 될 것으로 예상됩니다.
Jiang Qinghua 교수는 논문의 해당 저자이며 박사 과정 학생 Xu Chang, Jin Xiyun 및 Wei Songren은 묶인 첫 번째 저자입니다. 이 연구는 중국 국립 자연 과학 재단 (National Natural Science Foundation of China)과 하빈 기술 연구소 (Harbin Institute of Technology)의 젊은 과학자 스튜디오에서 뒷받침되었습니다.
논문 링크
https : //academic.oup.com/nar/article-lookup/doi/10.1093/nar/gkac901
종이 재료
Xu C, Jin X, Wei S, Wang P, Luo M, Xu Z, Yang W, Cai Y, Xiao L, Lin X, Liu H, Cheng R, Pang F, Chen R, Su X, Hu Y, Wang G,Jiang Q*.Deepst : 딥 러닝에 의한 슬롯 머신 꽁 머니 전 사체에서 슬롯 머신 꽁 머니 도메인 식별.핵산 해상도. 2022 년 10 월 17 일; GKAC901. doi : 10.1093/nar/gkac901.
데이터 링크 :
http : //spatial.libd.org/spatiallibd
https : //support.10xgenomics.com/spatial-gene-expression/datasets
https : //github.com/scverse/squidpy
https : //github.com/bgiresearch/stereopy
https : //www.spatialomics.org/spatialdb/
코드 링크 :
https : //github.com/jiangbiolab/deepst