Automated assignment of cell identity from single-cell multiplexed imaging and proteomic data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The creation of scalable single-cell and highly-multiplexed imaging technologies that profile the protein expression and phosphorylation status of heterogeneous cellular populations has led to multiple insights into disease processes including cancer initiation and progression. A major analytical challenge in interpreting the resulting data is the assignment of cells to a priori known cell types in a robust and interpretable manner. Existing approaches typically solve this by clustering cells followed by manual annotation of individual clusters or by strategies that gate protein expression at predefined thresholds. However, these often require several subjective analysis choices such as selecting the number of clusters and do not automatically assign cell types in line with prior biological knowledge. They further lack the ability to explicitly assign cells to an unknown or uncharacterized type, which exist in most highly multiplexed imaging experiments due to the limited number of markers quantified. To address these issues we present Astir, a probabilistic model to assign cells to cell types by integrating prior knowledge of marker proteins. Astir uses deep recognition neural networks for fast Bayesian inference, allowing for cell type annotations at the million-cell scale and in the absence of previously annotated reference data across multiple experimental modalities and antibody panels. We demonstrate that Astir outperforms existing approaches in terms of accuracy and robustness by applying it to over 2.1 million single cells from several suspension and imaging mass cytometry and microscopy datasets in multiple tissue contexts. We further showcase that Astir can be used for the fast analysis of the spatial architecture of the tumour microenvironment, automatically quantifying the immune influx and spatial heterogeneity of patient samples. Astir is freely available as an open source Python package at https://www.github.com/camlab-bioml/astir .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».