Alignment of spatial genomics data using deep Gaussian processes

基因组学 计算生物学 生物 计算机科学 基因组 遗传学 基因
作者
Andrew Jones,F. William Townes,Didong Li,Barbara E. Engelhardt
出处
期刊:Nature Methods [Nature Portfolio]
卷期号:20 (9): 1379-1387 被引量:16
标识
DOI:10.1038/s41592-023-01972-2
摘要

Spatially resolved genomic technologies have allowed us to study the physical organization of cells and tissues, and promise an understanding of local interactions between cells. However, it remains difficult to precisely align spatial observations across slices, samples, scales, individuals and technologies. Here, we propose a probabilistic model that aligns spatially-resolved samples onto a known or unknown common coordinate system (CCS) with respect to phenotypic readouts (for example, gene expression). Our method, Gaussian Process Spatial Alignment (GPSA), consists of a two-layer Gaussian process: the first layer maps observed samples' spatial locations onto a CCS, and the second layer maps from the CCS to the observed readouts. Our approach enables complex downstream spatially aware analyses that are impossible or inaccurate with unaligned data, including an analysis of variance, creation of a dense three-dimensional (3D) atlas from sparse two-dimensional (2D) slices or association tests across data modalities.
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