Toward Graph-Based Decoding of Tumor Evolution: Spatial Inference of Copy Number Variations
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Constructing a comprehensive spatiotemporal map of tumor heterogeneity is essential for understanding tumor evolution, with copy number variation (CNV) being a significant feature. Existing studies often rely on tools originally developed for single-cell data, which fail to utilize spatial information, often leading to an incomplete map of clonal architecture. Our study aims to develop a model that fully leverages spatial omics data to elucidate spatio-temporal changes in tumor evolution. Methods: Here, we introduce SCOIGET (Spatial COpy number Inference by Graph on Evolution of Tumor), a novel framework using graph neural networks with graph attention layers to learn spatial neighborhood features of gene expression and infer copy number variations. This approach integrates spatial multi-omics features to create a comprehensive spatial map of tumor heterogeneity. Results: Notably, SCOIGET achieves a substantial reduction in error metrics (e.g., mean squared error, cosine similarity, and distance measures) and produces superior clustering performance, as indicated by higher Silhouette Scores compared to existing methods, validated by both simulated data with spot-level ground truth and patient cohorts. Our model significantly enhances the accuracy of tumor evolution depiction, capturing detailed spatial and temporal changes within the tumor microenvironment. It is versatile and applicable to various downstream tasks, demonstrating strong generalizability across different spatial omics platforms, including 10× Visium and Visium HD and various cancer types, including colorectal cancer and prostate cancer. This robust performance improves research efficiency and provides valuable insights into tumor progression. Conclusions: SCOIGET offers an innovative solution by integrating multiple features and advanced algorithms, providing a detailed and accurate representation of tumor heterogeneity and evolution, aiding in the development of personalized cancer treatment strategies.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».