Nat. Commun. Express: 공간 오믹스를 위한 2단계 정렬 및 접합 방법

연구 분야: 공간학, 다중 슬라이스 통합 정렬, 다중 스케일, 동적 그래프 컨볼루셔널 신경망

동홍유 | 저자

논문 제목: SANTO: a Coarse-to-Fine 정렬 및 스티칭 방법 for 공간 오믹스

논문 출처: Nature Communications

논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41467-024-50308-x

공간 오믹스 기술의 활발한 발전으로 평면 2D 슬라이싱 정렬 및 글로벌 특징을 발견하기 위해 3D 공간 모델을 형성하는 접합은 공간 오믹스 분석에서 없어서는 안 될 단계가 되었습니다. 그러나 기존 방법은 대규모 공간 오믹스 데이터 세트, 특히 형광 및 이미지 기술을 기반으로 생성된 데이터를 처리할 때 분석에 너무 많은 시간이 걸리고 분석 결과가 정확하지 않은 문제에 직면합니다.

이를 고려하여 King Abdullah University of Science and Technology와 Yale University의 연구원들은 공간 오믹스를 위한 2단계 대세 정렬 전략인 SANTO를 제안했습니다. SANTO는 두 단계로 구분됩니다(그림 1). 먼저 대략 조정 단계에서는 상관 계수를 계산하여 두 슬라이스의 중첩 영역을 신속하게 식별한 다음 미세 조정 단계에서 공간 특징과 공간 특징을 식별합니다. 동적 그래프 컨볼루셔널 신경망(DGCNN)을 사용하여 통합되었습니다. 유전자 발현 특성은 두 조각을 정렬하기 위해 더욱 정제되었습니다.

그림 1 SANTO 알고리즘 회로도

연구원들은 광범위한 실험을 통해 기존 방식에 비해 SANTO의 우수한 성능을 검증했습니다. 먼저, 다양한 공개 방법을 사용하여 다양한 데이터 세트에 대한 벤치마크 평가를 수행했습니다(그림 2). 평가 결과 SANTO의 정렬 작업 및 접합 작업에서 정확성과 견고성이 기존 방법을 능가하는 것으로 나타났습니다.

그림 2 SANTO와 기타 기존 방법의 벤치마크 비교

SANTO 모델의 고성능을 확인한 후 연구원들은 이 도구를 사용하여 다양한 다운스트림 애플리케이션을 수행했습니다. 구체적으로 그들은 동일한 조직(유방암 샘플)의 플랫폼(10x Xenium 및 Visium)에 걸쳐 섹션(10x Xenium 및 Visium)을 정렬하고 접합하여(그림 3) 세포 유형의 보다 다양한 구성을 식별하고 공간 셀별로 확인했습니다. 의사소통 분석은 종양 미세환경을 더 자세히 탐구하고 임상 치료에 대한 새로운 지침을 제공합니다.

그림 3 SANTO는 종양 미세 환경을 탐색하기 위해 유방암 샘플의 크로스 플랫폼 조각을 성공적으로 접합했습니다.

연구원들은 조직 발달 과정을 밝히기 위해 3차원 시공간 오믹스 데이터를 정렬하기 위해 이 모델을 추가로 적용했습니다. 두 개의 마우스 배아 샘플(각각 E14.5 및 E15.5 단계의 3차원 샘플, 각 샘플은 4개의 연속적인 2차원 슬라이스로 구성됨)을 정렬함으로써 모델은 간, 폐, 심장의 시공간 진화 경로를 밝힐 수 있습니다. 및 기타 기관은 노화와 암 진화 연구에 기여합니다(그림 4).

그림 4 SANTO를 사용하여 3D-3D 시공간 정렬 달성

마지막으로 연구원들은 SANTO를 사용하여 유전자 발현과 히스톤 서열 분석의 두 가지 양식의 조각을 정렬하여 교차 모드 통합을 달성했습니다. SANTO가 광범위한 정렬 작업을 수행할 수 있음을 보여줍니다(그림 5).

그림 5 SANTO를 사용하여 교차 모달 정렬 달성

간단히 말하면, 이 연구에서 연구원들은 공간 오믹스의 정렬 및 접합 문제를 해결하기 위해 일반 프레임워크인 SANTO를 개발했습니다. 포괄적인 벤치마크 테스트를 통해 정확성, 견고성 및 유용성 측면에서 모델의 탁월한 성능이 드러났으며, 크로스 플랫폼 스티칭, 3D-3D 시공간 정렬, 크로스 모드 정렬 등의 작업을 통해 다양한 까다로운 작업에서 SANTO의 성능을 더욱 입증했습니다. . 응용 프로그램의 강력한 기능.

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