#BayesSpace识别IDC内的转录异质性 BayesSpace的强化聚类确定了组织内的异质性,这种异质性没有反映在注释的边界上,但得到了关键肿瘤标记物基因的明确支持,这进一步支持了之前用免疫荧光法进行的验证。 #BayesSpace在模拟数据中的表现优于空间和非空间聚类方法 最后,研究人员还利用BayesSpace分析了鳞状细胞癌标本。结果表明,...
空间基因表达技术能够在保留空间背景信息的同时,全面测量转录组谱。 然而,现有的分析方法并没有解决技术分辨率有限或有效利用空间信息的问题。来自美国的科研团队开发了 BayesSpace,这是一种完全贝叶斯统计方法…
#BayesSpace识别IDC内的转录异质性 BayesSpace的强化聚类确定了组织内的异质性,这种异质性没有反映在注释的边界上,但得到了关键肿瘤标记物基因的明确支持,这进一步支持了之前用免疫荧光法进行的验证。 #BayesSpace在模拟数据中的表现优于空间和非空间聚类方法 最后,研究人员还利用BayesSpace分析了鳞状细胞癌标本。结果表明,...
BayesSpace是一种完全贝叶斯统计方法,用于聚类分析来增强空间转录组数据的分辨率,并且可以通过SingleCellExperiment对象无缝集成到当前转录组的分析工作流程中。BayesSpace利用多元t分布对基因表达的低维表示进行建模,然后通过Potts模型合并空间信息,这使得相邻点属于同一簇。这种方法借鉴了用于图像分析的成熟的空间统计方法。有效...
图1. BayesSpace基本原理,图片来源:Nature Biotechnology BayesSpace空间聚类提高了对脑组织中已知皮层的认识,大大优于原始的spatialLIBD聚类分区,以及为空间转录组数据开发的其他所有非空间聚类算法和空间聚类方法。其次,BayesSpace能够鉴定出易被其他方法遗漏的组织结构。此外,BayesSpace增强的空间聚类提供了更高分辨率的组织...
作者在多种组织中对 BayesSpace、非空间聚类算法和空间聚类算法进行测试,确定了BayesSpace 在空间聚类精确度和分辨率上的优越性能,并通过多个数据集验证了BayesSpace 能够增强基因表达,有效提高空间转录组分辨率,识别组织的异质性,基因表达模式的识别接近单细胞水平,并且经免疫组化和组织特异性 marker 基因表达验证,确定其与...
分别用BayesSpaceh和Seurat读入数据,这里小哥给Seurat的函数都加Seurat::以表示来自Seurat,以此提示亲们函数的来源。同时创建sce和seo两个对象。 sce<-readVisium("E:\\learnscanpy\\data\\V1_Breast_Cancer_Block_A_Section_1_spatial\\")sce seo<-Seurat::Load10X_Spatial("E:\\learnscanpy\\data\\V1_Breas...
BayesSpace是一种完全贝叶斯统计方法，用于聚类分析来增强空间转录组数据的分辨率，并且可以通过 SingleCellExperiment 对象无缝集成到当前转录组的分析工作流程中。BayesSpace利用多元t分布对基因表达的低维表示进行建模，然后通过Potts模型合并空间信息，这使得相邻点属于同一簇。这种方法借鉴了用于图像分析的成熟...
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BayesSpace空间聚类提高了对脑组织中已知皮层的认识 为了检测BayesSpace的性能,研究人员使用Maynard等人公开发表的12个背外侧前额叶皮层 (DLPFC) 样本的Visium空间表达谱数据,以及每个样本的6个皮质层和白质的手工注释,这些是作为R包spatialLIBD的一部分。借助该数据集,研究人员评估了BayesSpace识别不同皮层特定表达轮廓的能...