Cross-expression meta-analysis of mouse brain slices reveals coordinated gene expression across spatially adjacent cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spatial transcriptomics allow us to ask a fundamental question: how do nearby cells orchestrate their gene expression? Rather than focus on how these cells (samples) communicate with each other, we reframe the problem to investigate how genes (features) coordinate their expression between neighboring cells. To this end, we introduce "cross-expression," which models the degree to which genes coordinate their expression across spatially adjacent cells, avoiding the use of curated databases and cell type labels while controlling for cell-intrinsic processes. RESULTS: We use multiple atlas-scale adult mouse brain datasets (~25 million cells, 695 slices from 52 brains, 8 technologies) to create an integrated, meta-analytic cross-expression network, whose communities are enriched in spatial processes such as synaptic signaling and G protein coupled receptor activity. Highlighting cross-expression's biological utility, our network shows that genes Drd1 and Gpr6, which are individually implicated in Parkinson's disease (PD), are cross-expressed within the striatum, hinting at their joint role in PD pathophysiology. It also recovers ligand-receptor pairs as cross-expressing genes and finds gene combinations that mark anatomical regions, thus complementing cell-cell communication approaches and marker gene-based region annotation, respectively. CONCLUSIONS: We offer a gene-centric perspective to understand spatially coordinated expression between neighboring cells. Our method only requires the gene expression and cell location matrices to find cross-expressing gene pairs. The R package is available at https://github.com/gillislab/CrossExpression .
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».