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Integrating spatial and single-cell transcriptomics data using deep generative models with SpatialScope

转录组 计算机科学 仿形(计算机编程) 计算生物学 基因表达谱 生成模型 人工智能 生成语法 数据挖掘 模式识别(心理学) 生物 基因 基因表达 遗传学 操作系统
作者
Xiaomeng Wan,Jiashun Xiao,Sindy Sing Ting Tam,Mingxuan Cai,Ryohichi Sugimura,Yang Wang,Xiang Wan,Zhixiang Lin,Angela Ruohao Wu,Can Yang
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:14 (1) 被引量:26
标识
DOI:10.1038/s41467-023-43629-w
摘要

The rapid emergence of spatial transcriptomics (ST) technologies is revolutionizing our understanding of tissue spatial architecture and biology. Although current ST methods, whether based on next-generation sequencing (seq-based approaches) or fluorescence in situ hybridization (image-based approaches), offer valuable insights, they face limitations either in cellular resolution or transcriptome-wide profiling. To address these limitations, we present SpatialScope, a unified approach integrating scRNA-seq reference data and ST data using deep generative models. With innovation in model and algorithm designs, SpatialScope not only enhances seq-based ST data to achieve single-cell resolution, but also accurately infers transcriptome-wide expression levels for image-based ST data. We demonstrate SpatialScope's utility through simulation studies and real data analysis from both seq-based and image-based ST approaches. SpatialScope provides spatial characterization of tissue structures at transcriptome-wide single-cell resolution, facilitating downstream analysis, including detecting cellular communication through ligand-receptor interactions, localizing cellular subtypes, and identifying spatially differentially expressed genes.
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