近日，清華大學(xué)腦與智能實驗室與北京大學(xué)前沿交叉學(xué)科研究院組成的國際科學(xué)家團(tuán)隊開發(fā)了一種新的計算方法，可以利用單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)重構(gòu)細(xì)胞的空間組織。研究表明，這種名為De Novo Coalescent Embedding（D-CE）的方法在將單個細(xì)胞映射回組織內(nèi)的原始位置方面優(yōu)于現(xiàn)有技術(shù)。
單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組（scRNA-seq）技術(shù)可以描繪單個細(xì)胞中的基因表達(dá)，但會丟失細(xì)胞的空間位置信息。因此，我們需要一種計算方法根據(jù)細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄組特征來重建細(xì)胞之間的空間關(guān)系。此項研究提出的D-CE方法可以從頭構(gòu)建細(xì)胞的空間位置映射，而不需要先驗知識。
圖1. De Novo Coalescent Embedding（D-CE）算法可以利用基因表達(dá)信息重構(gòu)單細(xì)胞的三維空間組織。本研究表明直接從基因表達(dá)推斷單細(xì)胞的三維空間組織是可能的。D-CE方法構(gòu)建轉(zhuǎn)錄組網(wǎng)絡(luò),并使用聚合嵌入（coalescent embedding）技術(shù)將此網(wǎng)絡(luò)映射到三維空間以重建組織中細(xì)胞的位置信息
研究人員首先在具有已知空間標(biāo)記的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上測試了D-CE。結(jié)果表明它可以準(zhǔn)確重構(gòu)小鼠和人胚胎組織樣本中的細(xì)胞位置。與以前的方法novoSpaRc和CSOmap相比，D-CE具有最優(yōu)異的性能，最好地分離了來自不同空間域的細(xì)胞。
圖2.利用D-CE和現(xiàn)有方法從寡細(xì)胞/單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)重構(gòu)其空間位置信息。a)示意圖顯示了小鼠胚胎E7.5中的4個空間域pA、dA、pP和dP。b) D-CE、novoSpaRC、CSOmap、PCA、t-SNE和UMAP所獲得的OI、ASI和PSImcc評分。這些分?jǐn)?shù)衡量重構(gòu)的準(zhǔn)確性,更高的分?jǐn)?shù)代表更高的準(zhǔn)確性。c)利用D-CE、novoSpaRC、CSOmap、PCA、t-SNE和UMAP重構(gòu)的小鼠胚胎組織空間結(jié)構(gòu)
D-CE的一個關(guān)鍵創(chuàng)新點是其在沒有先驗知識的情況下也能提取表達(dá)特定空間模式的標(biāo)志基因。研究人員表明，使用這些D-CE確定的標(biāo)志基因進(jìn)一步提高了空間重構(gòu)的準(zhǔn)確性。
通過在果蠅和斑馬魚胚胎單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集上的進(jìn)一步測試，研究團(tuán)隊表明D-CE方法具有在不同物種上的靈活性和通用性。總體而言，D-CE在14個數(shù)據(jù)集、近500個重構(gòu)實驗中實現(xiàn)了至少優(yōu)于現(xiàn)有方法四倍的準(zhǔn)確性。
D-CE還通過重建細(xì)胞之間的空間關(guān)系，揭示了影響組織空間特征形成的新調(diào)節(jié)因子，如氧氣、細(xì)胞外基質(zhì)和緊密連接梯度。參與研究的科學(xué)家們指出，D-CE的準(zhǔn)確性和通用性將使其成為從單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的空間模式中獲取生物學(xué)見解的新工具。
相關(guān)成果以“利用轉(zhuǎn)錄組網(wǎng)絡(luò)的從頭聯(lián)合嵌入實現(xiàn)單細(xì)胞/寡細(xì)胞空間重構(gòu)”（Spatial Reconstruction of Oligo and Single Cells by De Novo Coalescent Embedding of Transcriptomic Networks）為題，發(fā)表在《先進(jìn)科學(xué)》（Advanced Science）期刊上。
該研究獲得了中國科學(xué)技術(shù)部、中國國家自然科學(xué)基金和上海市科技重大專項的資助。清華大學(xué)腦與智能實驗室首席研究員卡洛·維托里奧·坎尼斯特拉希（Carlo Vittorio Cannistracih）教授和北京大學(xué)前沿交叉學(xué)科研究院韓敬東教授為論文的共同通訊作者。北京大學(xué)定量生物學(xué)中心博士生趙宇軒和中國科學(xué)院上海營養(yǎng)與健康研究所博士生張世強為論文共同第一作者。
來源：清華新聞網(wǎng)
原標(biāo)題：腦與智能實驗室團(tuán)隊基于網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的人工智能合作揭示基因信息如何利用細(xì)胞形成組織空間形態(tài)
作者：清華大學(xué)腦與智能實驗室
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