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CellTrek單細(xì)胞空間轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析

上海生物芯片 ? 來源:上海生物芯片 ? 2023-04-01 10:17 ? 次閱讀
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自單細(xì)胞測序技術(shù)橫空出世以來,由于其可以將測序縮小到單個細(xì)胞的單位內(nèi)進行,對于更加全面精確地了解生物基因表達情況具有重要意義。但是,由于單細(xì)胞測序本身的技術(shù)特點,盡管我們可以得到單個細(xì)胞的表達信息,但是細(xì)胞在原本組織內(nèi)的空間位置信息是完全丟失的,這些信息在理解細(xì)胞微環(huán)境或細(xì)胞間互作時同樣關(guān)鍵。

為了解決這個問題,空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)出現(xiàn)了,這項技術(shù)可以在組織原位上以接近單個細(xì)胞大小的尺度來進行轉(zhuǎn)錄組測序,但因為技術(shù)限制以及生物組織本身的復(fù)雜性,空間轉(zhuǎn)錄組還不能精確提供單個細(xì)胞尺度上的轉(zhuǎn)錄組信息。

單細(xì)胞測序技術(shù)具有單個細(xì)胞的精度,空間轉(zhuǎn)錄組提供了組織原位的信息,因此將兩者結(jié)合起來就能近似得到完整的信息。目前已經(jīng)有許多分析工具試圖將空間信息與單細(xì)胞信息整合起來,并且取得了一定的進展。本文將介紹的CellTrek就是其中之一。

目前常用的整合算法有許多,例如去卷積,通過推斷spot內(nèi)的細(xì)胞組成來將兩者整合在一起。而CellTrek則另辟蹊徑,通過直接推斷單細(xì)胞的空間坐標(biāo)來實現(xiàn)信息的補全。Cell Trek的計算原理可見下圖。簡單來說,該方法首先將單細(xì)胞數(shù)據(jù)與空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合,共嵌入到(coembed)共同的隱空間內(nèi),然后從中抽出空間轉(zhuǎn)錄組的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,使用隨機森林模型(Random Forests,RF)從spot的基因表達情況預(yù)測其空間坐標(biāo)。這里所依據(jù)的基本思路就是,細(xì)胞在組織中的分布并不是隨機混亂的,同一類細(xì)胞大多都是集中于同一片區(qū)域。

空間轉(zhuǎn)錄組的數(shù)據(jù)還會同時進行非線性插值增強其空間分辨率。然后,將整個共嵌入矩陣輸入訓(xùn)練好的模型,生成一個衡量單細(xì)胞與空間spot之間表達相似性的RF距離矩陣,基于這個矩陣使用相互最近鄰域算法(mutual nearest neighbors,MNN)生成一個spot-細(xì)胞稀疏圖,最后根據(jù)細(xì)胞在稀疏圖上的相鄰spot推斷出細(xì)胞的空間坐標(biāo)。因為相同類型的細(xì)胞擁有較為相似的基因表達,所以基于空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型可以用來預(yù)測細(xì)胞的位置坐標(biāo)。

01

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這一算法的優(yōu)勢在于將細(xì)胞直接定位到組織切片照片上,而不是像去卷積類方法那樣計算每個spot內(nèi)的細(xì)胞類型比例。直接定位帶來的另一個好處就是在接下來的數(shù)據(jù)分析中可操作性大大提高了,像去卷積類方法得到的細(xì)胞比例矩陣我們很難再對其進行什么操作,但是我們可以對CellTrek 整合后的結(jié)果進行細(xì)胞共定位分析、基因空間權(quán)重共表達分析等等,因為他本質(zhì)仍然是單細(xì)胞數(shù)據(jù),只是附帶上了空間坐標(biāo)。

以小鼠大腦皮層的空轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)與單細(xì)胞數(shù)據(jù)為例,我們最后得到的結(jié)果會是這樣的??梢钥吹讲煌愋偷募?xì)胞在空間上呈現(xiàn)出明顯的層狀分布,這符合大腦皮層的結(jié)構(gòu)特征,并且不同的細(xì)胞類型出現(xiàn)在了它們應(yīng)該出現(xiàn)的皮層位置。 02

37850422-cfc2-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

內(nèi)測數(shù)據(jù)結(jié)果

CellTrek的缺點在于,第一,對計算資源的需求比較大,當(dāng)單細(xì)胞數(shù)據(jù)量較大時會花費比較長的時間;第二,對于空轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)與單細(xì)胞數(shù)據(jù)的匹配度要求比較高,也就是說空轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)與單細(xì)胞數(shù)據(jù)最好取自同一塊組織區(qū)域,不要出現(xiàn)無法匹配的空間區(qū)域或細(xì)胞類型,否則最終結(jié)果會非?;靵y,如下圖。

03

37a1b25c-cfc2-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

內(nèi)測數(shù)據(jù)結(jié)果

總而言之,CellTrek提供了一條不同于當(dāng)下其他單細(xì)胞-空轉(zhuǎn)整合分析方法的道路,結(jié)果更加接近生物組織中的實際情況,并為整合后的下游分析提供了便利。






審核編輯:劉清

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原文標(biāo)題:單細(xì)胞空間轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析硬核出擊--CellTrek

文章出處:【微信號:SBCNECB,微信公眾號:上海生物芯片】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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