【原】COMMUN BIOL | Chrysalis：利用原型分析解碼空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)中的組織區(qū)室

尐尐呅 2024-12-23 發(fā)布于湖北

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由于空間分辨率有限且依賴單細(xì)胞參考數(shù)據(jù)，在空間轉(zhuǎn)錄組學(xué) (ST) 中解析組織區(qū)室仍然具有挑戰(zhàn)性。2024年11月，《Communications Biology》發(fā)表了一種計(jì)算方法—— Chrysalis，可通過空間可變基因 (SVG) 檢測和原型分析快速發(fā)現(xiàn)組織區(qū)室，而無需外部參考數(shù)據(jù)。

Chrysalis是什么？

Chrysalis是一種在基于測序的ST平臺上快速檢測空間和功能上不同的空間域（我們稱之為組織區(qū)室）的計(jì)算方法，無需外部參考。Chrysalis建立在原型分析的基礎(chǔ)上，這是一種穩(wěn)健的矩陣分解方法，已被證明能通過捕捉特定功能原型成功識別多任務(wù)生物系統(tǒng)中的功能權(quán)衡。此外，Chrysalis提供了一種獨(dú)特的可視化方法，可以快速表征組織，并提供對底層基因表達(dá)特征的訪問，從而能夠識別空間和功能上不同的細(xì)胞生態(tài)位。

Chrysalis概要

Chrysalis首先在ST數(shù)據(jù)中檢測SVG。接下來，Chrysalis使用主成分分析 (PCA) 獲得SVG的低維表示。通過結(jié)合使用不同深度學(xué)習(xí)算法提取的形態(tài)特征，可以進(jìn)一步增強(qiáng)這種低維嵌入。為此，Chrysalis 首先從相應(yīng)的蘇木精-伊紅染色 (H&E) 組織學(xué)圖像中獲取與每個(gè)捕獲點(diǎn)重疊的圖像圖塊。開發(fā)團(tuán)隊(duì)在Chrysalis中實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡單的深度自動編碼器架構(gòu)來提取潛在的形態(tài)變量；但是，可以自由使用可以捕獲更復(fù)雜形態(tài)特征的替代架構(gòu)。Chrysalis隨后將這些潛在表示與低維轉(zhuǎn)錄信息相結(jié)合。在接下來的步驟中，Chrysalis 通過低維特征空間的原型分解來識別組織區(qū)室（原型）。這些對應(yīng)于僅由特定細(xì)胞生態(tài)位覆蓋的捕獲點(diǎn)。包含來自多個(gè)區(qū)室的特征的每個(gè)其他點(diǎn)都表示為這些原型的凸組合。因此，組織區(qū)室表示組織中空間上不同的功能單元。最后，通過將包含組織區(qū)室輸入特征貢獻(xiàn)的矩陣（矩陣\(A\)）與PCA負(fù)載相乘來計(jì)算每個(gè)SVG表達(dá)式的權(quán)重。此外，Chrysalis還具有基于最大強(qiáng)度投影 (MIP) 的獨(dú)特方法，可同時(shí)可視化各種組織區(qū)室，從而有助于快速表征推斷域中的空間關(guān)系。

Chrysalis的性能測試

開發(fā)團(tuán)隊(duì)在多個(gè)ST平臺上對合成數(shù)據(jù)和原生組織樣本的Chrysalis進(jìn)行了評估，基準(zhǔn)測試表明：Chrysalis可以以更高的靈敏度和穩(wěn)定性捕獲組織區(qū)域特征。在10x Visium-derived生物樣本上，Chrysalis可以定期高精度地檢測組織區(qū)室、繪制人類淋巴結(jié)中的免疫細(xì)胞微環(huán)境、識別人類乳房中的腫瘤內(nèi)異質(zhì)性并揭示小鼠大腦中的皮質(zhì)層。此外，開發(fā)團(tuán)隊(duì)還展示了Chrysalis在Visium HD、Stereo-seq和Slide-seqV2上的適用性。

與其他方法相比，Chrysalis在從合成ST數(shù)據(jù)中捕獲和解讀組織區(qū)室方面提供了更準(zhǔn)確的估計(jì)。此外，Chrysalis在不同的測序深度和污染水平以及不同的捕獲點(diǎn)數(shù)量下保持了穩(wěn)健的性能，優(yōu)于其他測試方法。

Chrysalis在解讀復(fù)雜的淋巴結(jié)組織區(qū)室方面優(yōu)于其他方法，這已通過病理形態(tài)學(xué)注釋和細(xì)胞類型豐度預(yù)測得到驗(yàn)證。此外，檢查每個(gè)區(qū)室最相關(guān)基因的權(quán)重證明了其無需參考數(shù)據(jù)集即可進(jìn)行利基識別的潛力。

a-f：Chrysalis能夠準(zhǔn)確地區(qū)分乳腺癌樣本的不同解剖區(qū)域，并與Xenium亞細(xì)胞分辨率技術(shù)推斷出的病理形態(tài)學(xué)注釋和細(xì)胞類型相一致；g-h：Chrysalis 準(zhǔn)確識別了與頂葉皮質(zhì)的 L1、L2/3、L4、L5 和 L6 相對應(yīng)的組織區(qū)室，很容易識別出大腦的主要解剖區(qū)域；i-j：展示了Chrysalis在各種ST技術(shù)中的檢查能力。

Chrysalis是一種創(chuàng)新方法，其采用SVG識別和原型分析，以最先進(jìn)的性能在ST中快速識別和可視化組織區(qū)室。此外，Chrysalis與任何基于測序的ST技術(shù)兼容，并且可以通過整合形態(tài)特征來增強(qiáng)。預(yù)計(jì)Chrysalis將成為ST數(shù)據(jù)分析工作流程的寶貴擴(kuò)展，增強(qiáng)我們對組織的空間結(jié)構(gòu)和功能特征的理解，從而推動ST領(lǐng)域進(jìn)一步進(jìn)入高分辨率生物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域。

Chrysalis是一個(gè)Python軟件包，可通過GitHub公開獲?。?/p>

?? https://github.com/rockdeme/chrysalis

文檔和教程可通過如下鏈接獲?。?/p>

?? https://chrysalis.

本文數(shù)據(jù)分析所用的代碼可在如下鏈接獲?。?/p>

?? https://github.com/rockdeme/chrysalis/tree/master/article

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參考文獻(xiàn)：

Túrós, D., Vasiljevic, J., Hahn, K. et al. Chrysalis: decoding tissue compartments in spatial transcriptomics with archetypal analysis. Commun Biol 7, 1520 (2024). https:///10.1038/s42003-024-07165-7