Single-cell and spatial transcriptomics enables probabilistic inference of cell type topography.
Single-cell and spatial transcriptomics enables probabilistic inference of cell type topography.
复制标题
单细胞和空间转录组学可以对细胞类型拓扑进行概率推断。
DOI：
10.1038/s42003-020-01247-y
复制
发表时间：
2020-10-09
影响因子：
5.9
通讯作者：
Lundeberg J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Andersson A;Bergenstråhle J;Asp M;Bergenstråhle L;Jurek A;Fernández Navarro J;Lundeberg J
空间转录组学领域正在迅速扩大，并与它的曲目可用的技术。然而，一些转录组范围的空间分析并不是在单个细胞水平上操作，而是产生由来自潜在异质性的细胞混合物的贡献组成的数据。尽管如此，当检测具有不同细胞群的复杂组织标本时，这些技术仍然具有吸引力，因为需要完整的表达谱来正确捕获它们的丰富性。出于将基因表达置于上下文中并描述组织中细胞类型的空间排列的兴趣，我们在这里提出了一种基于模型的概率方法，该方法使用单细胞数据对空间数据中的细胞混合物进行反卷积。为了说明我们的方法的能力，我们使用了来自不同实验平台的数据，并在空间上绘制了来自小鼠大脑和发育中的心脏的细胞类型，它们的排列与预期的一致。Alma Andersson等人提出了一个概率框架，该框架整合了单细胞和大量空间转录组学，以便在空间上将细胞类型映射到各自的组织上。他们将他们的方法应用于发育中的人类心脏和老鼠大脑，以证明这项技术的力量。
The field of spatial transcriptomics is rapidly expanding, and with it the repertoire of available technologies. However, several of the transcriptome-wide spatial assays do not operate on a single cell level, but rather produce data comprised of contributions from a – potentially heterogeneous – mixture of cells. Still, these techniques are attractive to use when examining complex tissue specimens with diverse cell populations, where complete expression profiles are required to properly capture their richness. Motivated by an interest to put gene expression into context and delineate the spatial arrangement of cell types within a tissue, we here present a model-based probabilistic method that uses single cell data to deconvolve the cell mixtures in spatial data. To illustrate the capacity of our method, we use data from different experimental platforms and spatially map cell types from the mouse brain and developmental heart, which arrange as expected. Alma Andersson et al. present a probabilistic framework that integrates single-cell and bulk spatial transcriptomics in order to spatially map cell types onto their respective tissues. They apply their method to the developing human heart and mouse brain to demonstrate the power of the technique.
登录
查看更多内容
影响因子：
64.5
作者：
Zeisel, Amit;Hochgerner, Hannah;Linnarsson, Sten
通讯作者：
Linnarsson, Sten
影响因子：
16.6
作者：
Tsoucas, Daphne;Dong, Rui;Yuan, Guo-Cheng
通讯作者：
Yuan, Guo-Cheng
DOI：
10.1002/ar.a.20398
发表时间：
2006-12-01
期刊：
ANATOMICAL RECORD PART A-DISCOVERIES IN MOLECULAR CELLULAR AND EVOLUTIONARY BIOLOGY
影响因子：
--
作者：
Eralp, Ismail;Lie-Venema, Heleen;Gittenberger-De Groot, Adriana C.
通讯作者：
Gittenberger-De Groot, Adriana C.
影响因子：
64.5
作者：
Asp, Michaela;Giacomello, Stefania;Lundeberg, Joakim
通讯作者：
Lundeberg, Joakim
影响因子：
16.2
作者：
Thomson SR;Seo SS;Barnes SA;Louros SR;Muscas M;Dando O;Kirby C;Wyllie DJA;Hardingham GE;Kind PC;Osterweil EK
通讯作者：
Osterweil EK