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Advances in spatial transcriptomic data analysis

计算生物学 空间分析 数据科学 转录组 领域(数学) 计算机科学 生物 基因 鉴定(生物学) 数据挖掘 管道运输 基因表达 遗传学 工程类 生态学 环境工程 遥感 地质学 数学 纯数学
作者
Ruben Dries,Jiaji Chen,Natalie Del Rossi,Mohammed Muzamil Khan,Adriana Sistig,Guo-Cheng Yuan
出处
期刊:Genome Research [Cold Spring Harbor Laboratory Press]
卷期号:31 (10): 1706-1718 被引量:71
标识
DOI:10.1101/gr.275224.121
摘要

Spatial transcriptomics is a rapidly growing field that promises to comprehensively characterize tissue organization and architecture at the single-cell or subcellular resolution. Such information provides a solid foundation for mechanistic understanding of many biological processes in both health and disease that cannot be obtained by using traditional technologies. The development of computational methods plays important roles in extracting biological signals from raw data. Various approaches have been developed to overcome technology-specific limitations such as spatial resolution, gene coverage, sensitivity, and technical biases. Downstream analysis tools formulate spatial organization and cell–cell communications as quantifiable properties, and provide algorithms to derive such properties. Integrative pipelines further assemble multiple tools in one package, allowing biologists to conveniently analyze data from beginning to end. In this review, we summarize the state of the art of spatial transcriptomic data analysis methods and pipelines, and discuss how they operate on different technological platforms.
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