换一批基于图注意力自编码对乳腺癌空间转录组数据的空间域识别
Spatial Domain Clustering of Breast Cancer based on Spatial Transcriptomics Data
摘要目的 探讨图注意力自动编码器框架(spatially resolved transcriptomics with an adaptive graph attention au-to-encoder,STAGATE)在乳腺癌空间转录组学数据中的应用,识别乳腺癌患者组织切片的不同空间域,并利用细胞类型感知模块提升细小空间域的聚类性能.方法 从10Genomic平台下载乳腺癌A区第1段、第2段10Visium空间转录组学数据,利用STAGATE整合空间位置信息及基因表达信息,并采用mclust方法对有标签数据,Louvain方法对无标签数据进行聚类分析.基于聚类结果绘制一致流形近似投影(uniform manifold approximation and projection,UMAP)可视化图,基于分区图抽象(partition-based graph abstraction,PAGA)的轨迹推断图,结合注意力机制和细胞类型感知模块的结构边界,最后筛选每个空间域的差异表达基因.结果 STAGATE识别出乳腺癌A区第1段中的20个空间域,乳腺癌A区第2段的19个空间域,根据空间域聚类结果绘制了 UMAP图和PAGA空间轨迹推断图,勾画出结合注意力机制、细胞类型感知模块的结构边界,最终筛选出每个空间域中的前5个差异表达基因,并对每个空间域中差异表达最大的基因进行基因本体(gene ontology,GO)富集分析.结论 在乳腺癌患者的组织切片中,通过STAGATE以实现较小空间域的精确聚类,根据聚类结果筛选潜在标记基因,为乳腺癌组织不同区域的病理学分类提供理论依据.
更多相关知识
关键词
空间转录组学空间域图注意力自编码器乳腺癌Spatial transcriptomicsSpatial domainGraph attention auto-encoderBreast cancer
栏目名称
DOI
10.11783/j.issn.1002-3674.2025.06.006
发布时间
2026-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（82473739）
国家自然科学基金（82273742）
山西省基础研究计划项目（202303021211130）
山西省回国留学人员科研资助项目（2024-081）
山西省高等教育百亿工程科技引导专项
- 浏览3
- 被引0
- 下载1
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
