基于RNA杂交原位测序的肾损伤和修复的高分辨率空间分析

作者,Evil Genius

儿童节,天气太热了,就在家里躺着吧。

有道友问我低谷期怎么办,这个问题以前有人问过我,不过答案不同,低谷期就好好学习,跟我一样看文章学习吧。

数码宝贝大家都看过吧,无论什么时候,勇气和友谊都是我们每个人的最强战力,而任何时候,都不能放弃希望。

生信其实跟英语一样,并不是知识本身,只是一种工具,但这个工具你不会还真不行。

现在分高点的文章要求真的是太高了,空间的高低精度之分也成了一个分析的痛点了,也细胞的不规则形状以及随机分布vs主流方方正正的空间技术,或者细胞分割的分析手段。

细胞的空间分布都是不规则的

但是技术还跟不上

即使采用image-based的细胞分割技术

高精度的平台是我们所必需的

所以现在发文章都在追求真理,技术要求自然提高了

这一篇分享的文章在High resolution spatial profiling of kidney injury and repair using RNA hybridizationbased in situ sequencing(NC)

高精度空间平台的主流分析

知识背景

  • 肾脏是一个高度复杂的器官,由数十万个肾单位组成,由丰富的小管周围血管网络以及间质成纤维细胞、巨噬细胞、淋巴细胞和血管周围细胞支持。这些不同的细胞类型在维持体内平衡以及对肾损伤的反应中起着关键作用。
  • Visium 和slideseq ,相对较低分辨率的限制
  • dRNA HybISS、Xenium 高精度的空间平台

结果1、dRNA HybISS工作流程优化及其在肾脏研究中的应用

  • 使用基于机器学习的分割算法CellPose对细胞核进行分割。这产生了更好的结果
  • 使用Cellpose分割细胞核后,添加细胞边界,并使用Baysor算法将每个检测到的转录本分配给单个细胞。该算法考虑了RNA转录组成和细胞形态,将每个细胞建模为每个分子的空间位置和基因身份的组合,并且在实现更高的分割精度,检测更多的细胞和提供改进的分子分辨率方面优于其他分割工具

结果2、A toolkit, CellScopes, for highly efficient spatial data analysis

  • (1)输入细胞分割得到的空间坐标文件和逐细胞基因计数矩阵。(2)这些数据集存储在一个名为CartanaObject的数据结构中。(3)直接在CartanaObject上进行分析(如细胞聚类、细胞-细胞距离计算、坐标变换、scRNA-seq积分),输出保存在同一对象中。(4)最后,使用各种不同的函数将分析可视化。

小鼠肾脏的空间细胞类型分类

  • 使用Baysor分割的转录本聚类结果对每个数据集中的细胞类型进行分类


集成Visium和dRNA HybISS用于细胞型反卷积

  • 分辨率较低,但具有基因组深度检测能力,Visium点可以使用多种方法反卷积来估计每个spot上的细胞类型比例


dRNA HybISS检测细胞类型分布和基因表达的空间动态

免疫细胞异质性和细胞间通讯

  • 细胞通讯与细胞距离(当将细胞投射回肾脏时,我们观察到这两种细胞类型之间的空间距离很近)


很好的一篇文章,但今天是儿童节,我们都是儿童,太复杂的我们看不懂

最后软件汇总一下

分析汇总一下

a. dRNA HybISS by Cartana: https://github.com/TheHumphreysLab/CellScopes.jl/tree/main/docs/cartana_tutorial
b. scRNA-seq: https://github.com/TheHumphreysLab/CellScopes.jl/tree/main/docs/scRNA_tutorial
c. scATAC-seq: https://github.com/TheHumphreysLab/CellScopes.jl/tree/main/docs/scATAC_tutorial
d. 10x Visium: https://github.com/TheHumphreysLab/CellScopes.jl/tree/main/docs/visium_tutorial
e. 10x Xenium: https://github.com/TheHumphreysLab/CellScopes.jl/tree/main/docs/xenium_tutorial
f. MERFISH: https://github.com/TheHumphreysLab/CellScopes.jl/tree/main/docs/MERFISH_tutorial
g. Slide-seq: https://github.com/TheHumphreysLab/CellScopes.jl/tree/main/docs/SlideSeq_tutorial
h. seqFISH: https://github.com/TheHumphreysLab/CellScopes.jl/tree/main/docs/seqfish_tutorial
i. STARmap: https://github.com/TheHumphreysLab/CellScopes.jl/tree/main/docs/starmap_tutorial
j. Visium HD: https://github.com/TheHumphreysLab/CellScopes.jl/blob/main/docs/VisiumHD_tutorial

生活很好,有你更好

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
禁止转载,如需转载请通过简信或评论联系作者。
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 220,884评论 6 513
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 94,212评论 3 395
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 167,351评论 0 360
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 59,412评论 1 294
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 68,438评论 6 397
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 52,127评论 1 308
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,714评论 3 420
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,636评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 46,173评论 1 319
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 38,264评论 3 339
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,402评论 1 352
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 36,073评论 5 347
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,763评论 3 332
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,253评论 0 23
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,382评论 1 271
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,749评论 3 375
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,403评论 2 358

推荐阅读更多精彩内容