基于圖鏈嵌入的多組學(xué)單細(xì)胞數(shù)據(jù)集成與調(diào)控推理
盡管出現(xiàn)了同時(shí)測(cè)量單細(xì)胞多種組學(xué)模式的實(shí)驗(yàn)方法，但大多數(shù)單細(xì)胞數(shù)據(jù)集只包括一種模式。綜合來(lái)自多種方式的組學(xué)數(shù)據(jù)的一個(gè)主要障礙是，不同的組學(xué)層通常具有不同的特征空間。在這里，我們提出了一個(gè)名為 GLUE (圖形鏈接的統(tǒng)一嵌入)的計(jì)算框架，它通過(guò)顯式地建模組學(xué)層之間的監(jiān)管交互來(lái)彌補(bǔ)這一差距。系統(tǒng)性基準(zhǔn)測(cè)試表明，GLUE 對(duì)于異構(gòu)的單單元多組學(xué)數(shù)據(jù)比最先進(jìn)的工具更準(zhǔn)確、更健壯和更可伸縮。我們將 GLUE 應(yīng)用于各種具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，包括三組學(xué)整合、整合調(diào)控推理和數(shù)百萬(wàn)細(xì)胞的多組學(xué)人類(lèi)細(xì)胞圖譜構(gòu)建，GLUE 能夠糾正以前的注釋。GLUE 采用了模塊化設(shè)計(jì)，可以靈活地?cái)U(kuò)展和增強(qiáng)以適應(yīng)新的分析任務(wù)。完整的軟件包可以在 https://github.com/gao-lab/glue 網(wǎng)站上找到。
單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)的最新進(jìn)展使得通過(guò)多組學(xué)層次探索調(diào)控圖譜成為可能，如染色質(zhì)可達(dá)性(單細(xì)胞 atac-seq 測(cè)序(scATAC-seq)1,2)、 DNA 甲基化(snmC-seq3，sci-MET4)和轉(zhuǎn)錄組(scRNA-seq5,6) ，為揭示不同細(xì)胞類(lèi)型功能的基礎(chǔ)調(diào)控基礎(chǔ)提供了一個(gè)獨(dú)特的機(jī)會(huì)。雖然最近出現(xiàn)了同時(shí)測(cè)定8、9、10、11，但不同的組學(xué)通常是獨(dú)立測(cè)定的，并產(chǎn)生不成對(duì)的數(shù)據(jù)，這要求在多組學(xué)整合中有效和高效。
Integrative spatial analysis of cell morphologies and transcriptional states with MUSE
空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)能夠同時(shí)測(cè)量組織中相同細(xì)胞或區(qū)域的形態(tài)特征和轉(zhuǎn)錄情況。在這里，我們提出了多模態(tài)結(jié)構(gòu)化嵌入(繆斯) ，一種通過(guò)整合形態(tài)學(xué)和空間分辨的轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)來(lái)表征細(xì)胞和組織區(qū)域的方法。我們證明，繆斯可以發(fā)現(xiàn)組織亞群遺漏任何形態(tài)以及補(bǔ)償形態(tài)特異性噪聲。我們將 MUSE 應(yīng)用于包含空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)(seqFISH + 、 STARmap 或 Visium)和成像(蘇木精和曙紅或熒光顯微鏡)模式的不同數(shù)據(jù)集。鑒定了健康大腦皮層和腸道組織中具有生物學(xué)意義的組織亞群和刻板的空間模式。在患病組織中，MUSE 揭示了與腫瘤區(qū)域接近的基因生物標(biāo)志物，以及整個(gè)阿爾茨海默病腦區(qū)淀粉樣前體蛋白加工的異質(zhì)性。MUSE 使多模態(tài)數(shù)據(jù)的集成，提供了對(duì)復(fù)雜生物組織中細(xì)胞的狀態(tài)、功能和組織的深入了解。
