Uzamsal transkriptomiklerin hücresel ters evrişimi için pratik yönergelerle kapsamlı bir kıyaslama

“2020 Yılının Metodu” olarak adlandırılan mekansal transkriptomik teknolojiler son yıllarda hızlı bir gelişim göstermiştir. Tespit edilen tüm mRNA’ların uzamsal konumlarının profilini çıkarmak için kullanılırlar ve hücreleri anlamak isteyen biyologlar için yeni bir bakış açısı sağlarlar. kendi başına mikro ortamlarının yanı sıra. Genel olarak, uzamsal transkriptomik teknolojiler, keşfedilmemiş transkripsiyonel kalıpları belirleyebilir ve tüm dokuların transkripsiyonel panoramalarını yeniden oluşturabilir. Ayrıntılı bir düzeyde, bu teknolojiler komşu hücreler ile hücre içi ve hücre dışı durumlar arasındaki etkileşimleri keşfetmek için kullanılabilir, bu da hücrelerin işlevini yeniden tanımlamaya yardımcı olur ve hastalıklar hakkındaki bilgimizi geliştirir. Mevcut uzamsal transkriptomik teknolojiler temel olarak iki kategoriye ayrılabilir. İlk kategori, aşağıdakileri içeren görüntü tabanlı teknolojilerdir: yerinde sıralama- ve yerinde mRNA’yı özellikle hücre altı düzeyde yüksek uzamsal çözünürlükle profilleyebilen hibridizasyona dayalı yöntemler. Bununla birlikte, düşük profilli gen sayısı, mRNA tespitinin düşük hassasiyeti ve zaman alan işlemler gibi sınırlamalar, görüntü tabanlı teknolojilerin geniş çapta uygulanmasını engeller. İkinci kategori, gene özgü olmayan problarla konum barkodlu mRNA’yı yakalayan dizileme tabanlı uzamsal transkriptomik teknolojilerdir. Bu teknolojiler, herhangi bir boyuttaki doku bölümlerinin tüm transkriptomunun profilini çıkarabilir ve görüntü tabanlı teknolojilere göre daha kullanıcı dostu ve daha az zaman alıcıdır. Ayrıca, uzamsal transkriptomik teknolojiler oldukça uygulanabilirdir ve beyin, karaciğer ve tümörler dahil olmak üzere çeşitli türler, organlar ve dokular hakkındaki anlayışımızı geliştirmek için kullanılmıştır.

Sekanslama tabanlı uzamsal transkriptomik teknolojilerle ilgili kritik bir konu, gerçek transkripsiyonel modeli gizleyebilen ve dokunun biyolojik olarak yanlış anlaşılmasına yol açabilen, birkaç harmanlanmış hücre tipine sahip birden fazla hücre içeren düşük çözünürlüklü noktalardır. doku. Bu nedenle önemli bir görev, hücresel ters evrişim olarak adlandırılan, yakalanan noktalar arasındaki tüm hücre türlerinin oranını ölçmektir. Dekonvolüsyondan sonra, yakalanan tüm noktalar, hücreler arası işlevleri daha iyi anlamak ve heterojen bir dokunun ince taneli panoramasını kurtarmak için kullanılabilir.

Bu çalışmada, kapsamlı bir kıyaslama gerçekleştirdik ve mekansal transkriptomik verilerin hücresel ters evrişimi için yönergeler sağladık. Spesifik olarak, yöntemlerin doğruluğunu, sağlamlığını ve kullanılabilirliğini kapsamlı bir şekilde test ederek 50 simüle edilmiş ve gerçek dünya veri kümesiyle 18 mevcut hesaplama yöntemini değerlendirdik. Bu yöntemler genel olarak scRNA-seq referansları olan ve olmayanlar olarak sınıflandırılabilir. Hesaplama tekniklerine dayanarak, yöntemleri şu şekilde gruplandırdık: olasılık tabanlı, negatif olmayan matris çarpanlarına ayırma tabanlı (NMF tabanlı), grafik tabanlı, Optimal taşıma (OT) tabanlı ve derin öğrenme tabanlı yöntemler. Kıyaslama sırasında, değerlendirmemizin kapsamlı olmasını sağlamak ve hücresel ters evrişim yöntemlerine ilişkin anlayışımızı derinleştirmek için farklı uzamsal transkriptomik teknikleri, nokta çözünürlükleri, gen sayıları, nokta sayıları ve hücre türleri ile birden fazla ölçüm ve çeşitli veri kaynakları kullandık.

Kıyaslama boru hattının özetlenmesi
Tüm yöntemlerin performansının özet tablosu.

Nicelleştirme ve görselleştirme süreçlerine ek olarak, kıyaslama sonuçlarının iyileştirilmesini ve ilgili yayınlarda ayrıntıları verilen yöntemlerin ilgili ek özelliklerinin toplanmasını içeren karar ağacı tarzı yönergeler üretildi. Bu yönergeler, hesaplama verimliliğini ve veri kaynaklarının özelliklerini göz önünde bulunduran kullanıcılar için senaryoya özgü yöntemler önerir. Kullanıcılara hücresel ters evrişim alanının net bir resmini vermek ve böylece topluluk için araçların geliştirilmesini kolaylaştırmak için hücresel ters evrişim ile ilgili genel sınırlamalar ve gelecek perspektifleri de tartışılmaktadır.

Kullanıcılar için senaryoya özgü karar ağacı stili yönergeleri

Çalışmamızın daha fazla ayrıntısı için lütfen orijinal makaleye bakın: “uzaysal transkriptomiklerin hücresel dekonvolüsyonu için pratik yönergelerle kapsamlı bir kıyaslama” Doğa İletişimi.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir