整合基因表达和成像数据跨Visium捕获区域与VisiumStitched
Nicholas J Eagles1, Svitlana V Bach1, Madhavi Tippani1
1Lieber Institute for Brain Development, Johns Hopkins Medical Campus, 21205, Baltimore, USA.
BMC genomics
|November 12, 2024
概括
该VisiumStitched R包可以将多个Visium捕获区域用于空间转录学. 这允许进行更大规模的组织调查和无下游分析,而不会导致重叠区域的数据丢失.
科学领域:
- 空间转录组学 空间转录组学
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 基因组学就是基因组学.
背景情况:
- 10x Genomics Visium是一个关键的空间转录组学试验.
- 标准捕获区域限制了组织结构分析.
- 现有的软件在合并多个捕获区域方面存在局限性.
研究的目的:
- 开发一个灵活的框架,用于拼接多个Visium捕获区域.
- 为了在空间转录学中分析更大的组织部分.
- 为了克服当前多个捕获区合并软件的局限性.
主要方法:
- 开发了R/生物导体包的愿景Stitched.
- 与斐济 (ImageJ) 集成的图像拼接.
- 构建空间实验R对象与拼接的数据.
主要成果:
- visiumStitched成功合了重叠和相邻的Visium捕获区域.
- 创建了一个人造的六角阵列网格,用于无下游分析.
- 启用了空间意识的集群,而不会丢弃重叠的现场数据.
结论:
- visiumStitched提供了一个灵活的解决方案,用于多捕获区域空间转录学研究.
- 该套件解决了数据处理方面的挑战,而不会破坏分析工作流程.
- 它扩大了大规模空间转录学研究的设计可能性.


