Nat. Commun. Express: 空間オミクスのための 2 段階のアライメントおよびスプライシング方法

研究分野:空間オミクス、マルチスライス統合アライメント、マルチスケール、ダイナミックグラフ畳み込みニューラルネットワーク

Dong Honyu | 著者

論文タイトル: SANTO: a coarse-to-finealignment and testing空間オミックスの手法

論文ソース: Nature Communications

論文リンク: https://www.nature.com/articles/s41467-024-50308-x

空間オミックス技術の精力的な発展により、平面 2D スライシング アライメントそして、全体的な特徴を発見するために 3D 空間モデルを形成するためのスプライシングは、空間オミクス解析において不可欠なステップとなっています。しかし、既存の方法は、大規模な空間オミクスデータセット、特に蛍光や画像技術に基づいて生成されたデータを処理する際に課題に直面しており、多くの場合、分析に時間がかかりすぎ、分析結果が正確ではありません。

これを考慮して、キング・アブドラ科学技術大学とイェール大学の研究者らは、空間オミックスのための2段階の粗密アライメント戦略、SANTOを提案しました。 SANTO は 2 つの段階に分かれています (図 1)。まず、粗調整段階で、相関係数を計算することで 2 つのスライスの重複領域が特定されます。次に、微調整段階で、空間的特徴と空間的特徴が特定されます。ダイナミック グラフ畳み込みニューラル ネットワーク (DGCNN) を使用して統合し、2 つのスライスを位置合わせするために遺伝子発現特性をさらに洗練しました。

図 1 SANTO アルゴリズムの概略図

研究者らは、広範な実験を通じて既存の手法と比較して SANTO の優れたパフォーマンスを検証しました。まず、公開されているさまざまな方法を使用して、さまざまなデータセットに対してベンチマーク評価を実行しました (図 2)。評価結果は、SANTO のアライメントタスクとスプライシングタスクにおける精度と堅牢性が既存の方法を上回っていることを示しました。

図 2 SANTO と他の既存手法のベンチマーク比較

SANTO モデルの高いパフォーマンスを検証した後、研究者はこのツールを使用してさまざまな下流アプリケーションを実行しました。具体的には、同じ組織（乳がんサンプル）からのプラットフォーム（10x Xenium および Visium）にわたるセクション（10x Xenium および Visium）を位置合わせしてスプライスし（図 3）、より多様な細胞タイプの組成を特定し、空間セルごとに特定しました。コミュニケーション分析は腫瘍の微小環境をより詳細に調査し、臨床治療に新しい指針を提供します。

図 3 SANTO は、腫瘍微小環境を調査するために乳がんサンプルのクロスプラットフォームスライスをスプライスすることに成功しました

研究者らはさらにモデルを適用して 3 次元の時空間オミクスデータを位置合わせし、組織の発生プロセスを明らかにしました。 2 つのマウス胚サンプル (それぞれ E14.5 および E15.5 段階の三次元サンプル、各サンプルは 4 つの連続する二次元スライスで構成されます) を並べることにより、モデルは肝臓、肺、心臓の時空間進化経路を明らかにすることができます。および他の臓器は、老化とがんの進化の研究に貢献します（図4）。

図 4 SANTO を使用して 3D 間の時空間アライメントを実現

最後に、研究者らは SANTO を使用して、遺伝子発現とヒストン配列決定の 2 つのモダリティのスライスをアライメントし、クロスモーダル統合を達成しました。 SANTO がさまざまな位置合わせタスクを実行できることを示しています (図 5)。

図 5 SANTO を使用してクロスモーダルアライメントを実現

つまり、この研究では、研究者らは空間オミクスのアライメントとスプライシングの問題を解決するための一般的なフレームワークである SANTO を開発しました。包括的なベンチマーク テストにより、精度、堅牢性、使いやすさの点でモデルの優れたパフォーマンスが明らかになり、クロスプラットフォーム ステッチング、3D 間の時空間アライメント、クロスモーダル アライメントなどのタスクを通じて、さまざまな困難なタスクにおける SANTO のパフォーマンスがさらに実証されています。 . アプリケーションの強力な機能。

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