Assessing heterogeneity in spatial data using the HTA index with applications to spatial transcriptomics and imaging

空间分析 空间异质性 肿瘤异质性 计算机科学 推论 计算生物学 源代码 数据挖掘 生物 人工智能 医学 统计 癌症 内科学 数学 操作系统 生态学
作者
Alona Levy-Jurgenson,Xavier Tekpli,Zohar Yakhini
出处
期刊:Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:37 (21): 3796-3804 被引量:2
标识
DOI:10.1093/bioinformatics/btab569
摘要

Tumour heterogeneity is being increasingly recognized as an important characteristic of cancer and as a determinant of prognosis and treatment outcome. Emerging spatial transcriptomics data hold the potential to further our understanding of tumour heterogeneity and its implications. However, existing statistical tools are not sufficiently powerful to capture heterogeneity in the complex setting of spatial molecular biology.We provide a statistical solution, the HeTerogeneity Average index (HTA), specifically designed to handle the multivariate nature of spatial transcriptomics. We prove that HTA has an approximately normal distribution, therefore lending itself to efficient statistical assessment and inference. We first demonstrate that HTA accurately reflects the level of heterogeneity in simulated data. We then use HTA to analyze heterogeneity in two cancer spatial transcriptomics datasets: spatial RNA sequencing by 10x Genomics and spatial transcriptomics inferred from H&E. Finally, we demonstrate that HTA also applies to 3D spatial data using brain MRI. In spatial RNA sequencing, we use a known combination of molecular traits to assert that HTA aligns with the expected outcome for this combination. We also show that HTA captures immune-cell infiltration at multiple resolutions. In digital pathology, we show how HTA can be used in survival analysis and demonstrate that high levels of heterogeneity may be linked to poor survival. In brain MRI, we show that HTA differentiates between normal ageing, Alzheimer's disease and two tumours. HTA also extends beyond molecular biology and medical imaging, and can be applied to many domains, including GIS.Python package and source code are available at: https://github.com/alonalj/hta.Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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
LINDENG2004完成签到 ,获得积分10
2秒前
wz完成签到,获得积分10
3秒前
简奥斯汀完成签到 ,获得积分10
10秒前
五本笔记完成签到 ,获得积分10
10秒前
13秒前
花花发布了新的文献求助20
13秒前
asd113发布了新的文献求助10
17秒前
美满的小蘑菇完成签到 ,获得积分10
17秒前
自然白安完成签到 ,获得积分10
23秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
26秒前
等待小鸽子完成签到 ,获得积分10
28秒前
龙虾发票完成签到,获得积分10
35秒前
小康学弟完成签到 ,获得积分10
35秒前
了0完成签到 ,获得积分10
35秒前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得30
38秒前
毛豆爸爸应助科研通管家采纳,获得20
38秒前
林利芳完成签到 ,获得积分0
39秒前
JaneChen完成签到 ,获得积分10
41秒前
健壮惋清完成签到 ,获得积分10
41秒前
42秒前
gabee完成签到 ,获得积分10
46秒前
liang19640908完成签到 ,获得积分10
49秒前
奋斗的雪曼完成签到 ,获得积分10
55秒前
粗心的飞槐完成签到 ,获得积分10
55秒前
LELE完成签到 ,获得积分10
1分钟前
了0完成签到 ,获得积分10
1分钟前
apocalypse完成签到 ,获得积分10
1分钟前
guhao完成签到 ,获得积分10
1分钟前
指导灰完成签到 ,获得积分10
1分钟前
善良的火完成签到 ,获得积分10
1分钟前
优雅夕阳完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Jasper应助光亮的自行车采纳,获得10
1分钟前
miki完成签到,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
糖宝完成签到 ,获得积分10
1分钟前
KX2024完成签到,获得积分10
1分钟前
松松发布了新的文献求助20
1分钟前
nusiew完成签到,获得积分10
1分钟前
huiluowork完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
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 4038066
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575779
关于积分的说明 11373801
捐赠科研通 3305584
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022