Geographically Weighted Linear Combination Test for Gene Set Analysis of a Continuous Spatial Phenotype as applied to Intratumor Heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The impact of gene-sets on phenotype is not necessarily uniform across different locations of a cancer tissue. This study introduces a computational platform, GWLCT, for combining gene set analysis with spatial data modeling to provide a new statistical test for association of phenotypes and molecular pathways in spatial single-cell RNA-seq data collected from an input tumor sample. Methods At each location, the most significant linear combination is found using a geographically weighted shrunken covariance matrix and kernel function. Whether a fixed or adaptive bandwidth is determined based on a cross validation procedure. Our proposed method is compared to the global version of linear combination test (LCT), bulk and random-forest based gene-set enrichment analyses using data created by the Visium Spatial Gene Expression technique on an invasive breast cancer tissue sample, as well as 144 different simulation scenarios. Results In an illustrative example, the new geographically weighted linear combination test, GWLCT, identifies the cancer hallmark gene-sets that are significantly associated at each location with the five spatially continuous phenotypic contexts in the tumors defined by different well-known markers of cancer-associated fibroblasts. Scan statistics revealed clustering in the number of significant gene-sets. A spatial heatmap of combined significance over all selected gene-sets is also produced. Extensive simulation studies demonstrate that our proposed approach outperforms other methods in the considered scenarios, especially when the spatial association increases. Conclusions Our proposed approach considers the spatial covariance of gene expression to detect the most significant gene-sets affecting a continuous phenotype. It reveals spatially detailed information in tissue space and can thus play a key role in understanding contextual heterogeneity of cancer cells.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».