10x單細胞空間聯合分析方**
1樓：科創
細胞在組織器官內所處的空間位置對於它發揮特異性功能至關重要。近年來，研究者開發了多種空間轉錄組技術可以在保留細胞精確空間定位的同舉賀時，檢測細胞內全轉錄組的表達，以此來研究在發育或疾病發生髮展過程中起關鍵性作用的細胞亞群及其分子機制。然而，現有的空間轉錄組學技術存在兩個不足：
1.基於測序的空間轉錄組技術無法實現真正意義上的單細胞解像度；2.基於成像空間轉錄組的技術能檢測到的基因通量有限
為了突破技術的侷限性，生物資訊學家設計了多種演算法整合空間轉錄組與單細胞轉錄組資料，**細胞型別的空間分佈和/或單個細卜答啟胞的完整轉錄組資訊。這些演算法大大加深了我們對空間轉錄組學資料及相關生物學和病理過程的理解。然而，由於不同演算法的工作原理和適用範圍存在顯著差異，使得研究者很難選擇最佳演算法用來**細胞型別和基因表達的空間分佈。
瞿昆教授課題組長期致力於開發生物大資料分析演算法和軟體。在此項研究中，課題組收集了45對同一組織**的空間轉錄組與單細胞轉錄組資料集，和32個模擬資料集，並設計了多種指標，從準確性、魯棒性、計算資源耗時等多維度系統性評估了16種整合演算法的效能。
這些整合方法的出現無疑加深了對空間轉錄組學資料及相關生物學和病理過程的理解。然而，沒有獨立研究全面比較這些整合方法在**轉錄物空間分佈或組織切片中斑點的細胞型別去卷積方面的效能。在這裡，使用多個指標系統地對 16 種整合方法的效能進行基準測試，這些方法可以**未檢測到的轉錄物的空間分佈，或組織切片中斑點的細胞型別組成，基於對包含空間轉錄組學資料的 45 個配對資料集的處理和 scrna-seq 資料和 32 個模擬資料集。
評估了每種整合方法在**轉錄本空間分佈方面的準確性，包括從原始資料集中下采樣的稀疏空間轉錄組學資料。還根據資料集的模擬評估了組織切片中斑點的細胞型別去卷積的整合方法的準確性，其中每個斑點可以包含多個不同型別的細胞。最後，評估了每種整合方法消耗的計算資源。
研究結果可以幫助研究人員為他們的資料集選擇合適的整合方法，並且他們提出了一些有趣的問題，即各種處理和資料集特定屬性如何影響這些工具在空間轉錄組學研究中的整合效能。
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