10x Visium Spatial Transcriptomics Dataset: Kidney (3) and Lung (5) Cancer with Tertiary Lymphoid Structures
Notice bibliographique
Résumé
The kidney and lung cancer dataset with tertiary lymphoid structures (TLS) consists of 5 μm thick FFPE sections from kidney (3) and lung (5) tumors obtained from the Institute of Pathology at the University Hospital of Zurich, mounted onto Visium slides with the Human Probe Set v1. The samples were stained with hematoxylin and eosin (H&E) and subsequently processed for sequencing following the manufacturer's recommendations. After library preparation, the samples were sequenced on an Illumina NovaSeq 6000 and preprocessed using Space Ranger v2.1.0. Patient analyses were conducted in accordance with the Declaration of Helsinki. Ethical approval for performing research on anonymized, archival patient material was obtained from the Cantonal Ethics Commission of Zurich (BASEC Nr. 2022-01854 and BASEC Nr. 2024-01428). Spatial transcriptomics sequencing was performed at the Functional Genomics Center Zurich (FGCZ) of University of Zurich and ETH Zurich. The Visium spots were annotated in the corresponding H&E images by expert researchers (K.S. and S.D.) and included manual annotations with the following labels: TLS, Immune, Tumor, Normal, and Unassigned. Data samples include KC[1-3] indicating kidney cancer and LC[1-5] indicating lung cancer. K.N performed the manual fiducial alignment and tissue detection on the high-resolution images using Loupe Browser 8.0.0 and preprocesseed the AnnData objects. Data summary: 1) 10x_Visium contains the Space Ranger v2.1.0 output (raw matrix, filtered matrix and spatial information including scaled images). 2) h5ad contains preprocessed AnnData objects along with the manual annotations. 3) tif_slides contains the high-resolution images along with aligned spot coordinates. Folder structure: ├── 10x_Visium │ ├── KC1 │ │ ├── filtered_feature_bc_matrix │ │ ├── raw_feature_bc_matrix │ │ └── spatial │ ├── KC2 │ │ ├── filtered_feature_bc_matrix │ │ ├── raw_feature_bc_matrix │ │ └── spatial │ ├── KC3 │ │ ├── filtered_feature_bc_matrix │ │ ├── raw_feature_bc_matrix │ │ └── spatial │ ├── LC1 │ │ ├── filtered_feature_bc_matrix │ │ ├── raw_feature_bc_matrix │ │ └── spatial │ ├── LC2 │ │ ├── filtered_feature_bc_matrix │ │ ├── raw_feature_bc_matrix │ │ └── spatial │ ├── LC3 │ │ ├── filtered_feature_bc_matrix │ │ ├── raw_feature_bc_matrix │ │ └── spatial │ ├── LC4 │ │ ├── filtered_feature_bc_matrix │ │ ├── raw_feature_bc_matrix │ │ └── spatial │ └── LC5 │ ├── filtered_feature_bc_matrix │ ├── raw_feature_bc_matrix │ └── spatial ├── h5ad_preprocessed └── tif_slides
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,013 |
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 ».