SpaTM: Topic Models for Inferring Spatially Informed Transcriptional Programs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Spatial transcriptomics has revolutionized our ability to characterize tissues and diseases by contextualizing gene expression with spatial organization. Current spatial transcriptomics pipelines require researchers to use a variety of models and tools to explore spatial domains. However, few methods provide researchers with a way to jointly analyze spatial data from both annotation-free and annotation-guided perspectives using consistent inductive biases and levels of interpretability. A single framework with consistent inductive biases ensures coherence and transferability across tasks, reducing the risks of conflicting assumptions. Results We propose the Spatial Topic Model (SpaTM), a topic-modelling framework capable of annotation-guided and annotation-free analysis of spatial transcriptomics data. SpaTM can be used to learn gene programs that represent histology-based annotations while providing researchers with the ability to infer spatial domains with an annotation-free approach if manual annotations are limited or noisy. Our benchmarking experiments reveal SpaTM’s competitiveness at spatial label prediction and clustering when compared to state-of-the-art methods. We also demonstrate SpaTM’s interpretability with its use of topic mixtures to represent cell states and transcriptional programs in dorsolateral prefrontal cortex and ductal carcinoma samples and how its intuitive framework facilitates the integration of annotation-guided and annotation-free analyses of spatial data with downstream analyses. Finally, we demonstrate how SpaTM can be used to extend the analysis of large-scale snRNA-seq atlases with the inference of cell proximity and spatial annotations in human brains with Major Depressive Disorder. Conclusions SpaTM provides researchers with a unified analysis framework for spatial transcriptomics data. By enabling competitive performance in a variety of tasks, SpaTM helps researchers undertake biologically-driven analyses through the identification of interpretable and biologically informed gene programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».