Cell clustering for spatial transcriptomics data with graph neural networks

聚类分析 空间分析 计算机科学 转录组 计算生物学 人工智能 模式识别(心理学) 生物 数据挖掘
作者
Jiachen Li,Siheng Chen,Xiaoyong Pan,Ye Yuan,Hongbin Shen
出处
期刊:Nature Computational Science [Nature Portfolio]
卷期号:2 (6): 399-408 被引量:1
标识
DOI:10.1038/s43588-022-00266-5
摘要

Spatial transcriptomics data can provide high-throughput gene expression profiling and the spatial structure of tissues simultaneously. Most studies have relied on only the gene expression information but cannot utilize the spatial information efficiently. Taking advantage of spatial transcriptomics and graph neural networks, we introduce cell clustering for spatial transcriptomics data with graph neural networks, an unsupervised cell clustering method based on graph convolutional networks to improve ab initio cell clustering and discovery of cell subtypes based on curated cell category annotation. On the basis of its application to five in vitro and in vivo spatial datasets, we show that cell clustering for spatial transcriptomics outperforms other spatial clustering approaches on spatial transcriptomics datasets and can clearly identify all four cell cycle phases from multiplexed error-robust fluorescence in situ hybridization data of cultured cells. From enhanced sequential fluorescence in situ hybridization data of brain, cell clustering for spatial transcriptomics finds functional cell subtypes with different micro-environments, which are all validated experimentally, inspiring biological hypotheses about the underlying interactions among the cell state, cell type and micro-environment.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
你好发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
3秒前
研友_LNMmW8发布了新的文献求助10
3秒前
orixero应助甲乙丙丁采纳,获得10
3秒前
脑洞疼应助黄h采纳,获得10
6秒前
bkagyin应助LLL采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
7秒前
8秒前
Akim应助自觉的无声采纳,获得10
9秒前
9秒前
叶听枫发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
11秒前
偤萸发布了新的文献求助10
13秒前
Superg发布了新的文献求助10
13秒前
小猴儿发布了新的文献求助10
14秒前
dada发布了新的文献求助10
16秒前
你姜子完成签到,获得积分10
16秒前
甲乙丙丁发布了新的文献求助10
17秒前
bkagyin应助LLL采纳,获得10
17秒前
Felix完成签到,获得积分10
18秒前
英俊的铭应助笑解烦恼结采纳,获得10
18秒前
18秒前
可爱的函函应助6260采纳,获得10
22秒前
24秒前
25秒前
上官若男应助提拉米草采纳,获得10
25秒前
科目三应助偤萸采纳,获得10
28秒前
一只鲨呱完成签到,获得积分10
31秒前
31秒前
33秒前
34秒前
爆米花应助欧博采纳,获得10
34秒前
星辰大海应助欧博采纳,获得10
34秒前
上官若男应助欧博采纳,获得10
34秒前
Superg完成签到,获得积分10
34秒前
Jasper应助一朵采纳,获得10
34秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3966882
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3512358
关于积分的说明 11162784
捐赠科研通 3247203
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1793752
邀请新用户注册赠送积分活动 874602
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804432