Annotation of spatially resolved single-cell data with STELLAR

计算机科学 注释 电池类型 鉴定(生物学) 计算生物学 地图集(解剖学) 多路复用 单细胞分析 人工智能 细胞 模式识别(心理学) 生物 解剖 遗传学 植物 电信
作者
Maria Brbić,Kaidi Cao,John W. Hickey,Yuqi Tan,M Snyder,Garry P. Nolan,Jure Leskovec
出处
期刊:Nature Methods [Nature Portfolio]
卷期号:19 (11): 1411-1418 被引量:75
标识
DOI:10.1038/s41592-022-01651-8
摘要

Accurate cell-type annotation from spatially resolved single cells is crucial to understand functional spatial biology that is the basis of tissue organization. However, current computational methods for annotating spatially resolved single-cell data are typically based on techniques established for dissociated single-cell technologies and thus do not take spatial organization into account. Here we present STELLAR, a geometric deep learning method for cell-type discovery and identification in spatially resolved single-cell datasets. STELLAR automatically assigns cells to cell types present in the annotated reference dataset and discovers novel cell types and cell states. STELLAR transfers annotations across different dissection regions, different tissues and different donors, and learns cell representations that capture higher-order tissue structures. We successfully applied STELLAR to CODEX multiplexed fluorescent microscopy data and multiplexed RNA imaging datasets. Within the Human BioMolecular Atlas Program, STELLAR has annotated 2.6 million spatially resolved single cells with dramatic time savings. STELLAR (spatial cell learning) is a geometric deep learning model that works with spatially resolved single-cell datasets to both assign cell types in unannotated datasets based on a reference dataset and discover new cell types.
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
刚刚
刚刚
1秒前
1秒前
SciGPT应助李振博采纳,获得10
1秒前
麻辣小牛肉完成签到,获得积分10
3秒前
myuniv发布了新的文献求助10
3秒前
cardioJA发布了新的文献求助10
3秒前
畅快的怀梦关注了科研通微信公众号
3秒前
Libra关注了科研通微信公众号
5秒前
wuyu发布了新的文献求助10
6秒前
Aurora发布了新的文献求助10
6秒前
叽歪提完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
yydtly完成签到,获得积分10
10秒前
万能图书馆应助chensongyu采纳,获得10
12秒前
12秒前
香~完成签到 ,获得积分10
14秒前
14秒前
NIKI完成签到 ,获得积分10
15秒前
叽歪提发布了新的文献求助10
15秒前
独指蜗牛完成签到 ,获得积分10
15秒前
菜菜求带完成签到 ,获得积分10
16秒前
小满吖关注了科研通微信公众号
18秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
阳枝甘禄完成签到,获得积分10
20秒前
mellow发布了新的文献求助10
20秒前
凤梨发布了新的文献求助10
21秒前
21秒前
wuyu完成签到 ,获得积分10
21秒前
小蘑菇应助光亮的天真采纳,获得10
24秒前
迷途羔羊完成签到 ,获得积分10
25秒前
李振博发布了新的文献求助10
27秒前
FF完成签到 ,获得积分10
28秒前
29秒前
30秒前
30秒前
32秒前
34秒前
高分求助中
The Mother of All Tableaux Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 2400
Ophthalmic Equipment Market by Devices(surgical: vitreorentinal,IOLs,OVDs,contact lens,RGP lens,backflush,diagnostic&monitoring:OCT,actorefractor,keratometer,tonometer,ophthalmoscpe,OVD), End User,Buying Criteria-Global Forecast to2029 2000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind (Sixth Edition) 1000
Optimal Transport: A Comprehensive Introduction to Modeling, Analysis, Simulation, Applications 800
Official Methods of Analysis of AOAC INTERNATIONAL 600
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 3959759
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3506016
关于积分的说明 11127457
捐赠科研通 3237969
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1789411
邀请新用户注册赠送积分活动 871741
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 803019