FUSION:一个基于网络的应用程序,用于深入探索多omics数据与明亮场组织学
Samuel Border1, Ricardo Melo Ferreira2, Nicholas Lucarelli1
1Department of Medicine - Section of Quantitative Health, University of Florida, Gainesville, FL.
bioRxiv : the preprint server for biology
|July 19, 2024
概括
FUSION集成了组织病理学和空间奥米克数据,使功能组织单元的分析成为可能. 该工具通过将分子和成像特征连接到整个幻灯片图像中,有助于发现生物机制.
科学领域:
- 计算病理学计算病理学
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 空间奥米克斯 空间奥米克斯
背景情况:
- 空间奥米克技术为组织微环境提供了洞察力.
- 将组织病理学与分子数据相结合,对于生物学发现至关重要.
- 目前的工具缺乏一个统一的工作空间,用于不同的空间奥米克和病理学特征.
研究的目的:
- 开发FUSION,这是一个基于网络的工具,用于对空间奥米克和组织病理学数据的综合分析.
- 通过将分子和成像数据联系起来,使功能组织单元 (FTU) 的端到端分析成为可能.
- 为空间奥米克数据集提供基于可视化和深度学习的分析工具.
主要方法:
- 开发FUSION,一个基于Web的平台.
- 集成深度学习算法用于数据查询.
- 利用了FFPE和冷组织的10xVisium空间转录组数据.
主要成果:
- FUSION促进了功能组织单元 (FTU) 的分析.
- 该工具自动汇总分子数据,用于基于组织病理学的分析.
- 通过使用案例证明了病理学,图像特征和空间奥米克数据之间的空间联系的识别.
结论:
- FUSION提供了一个统一的工作空间,用于空间奥米克和组织病理学分析.
- 能够对细胞状态和生物机制进行更深入的调查.
- 有助于发现新的病态特征和空间关系.
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