論文の概要: Predicting Future States with Spatial Point Processes in Single Molecule Resolution Spatial Transcriptomics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02564v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 22:37:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-08 16:41:11.957492
• Title: Predicting Future States with Spatial Point Processes in Single Molecule Resolution Spatial Transcriptomics
• Title（参考訳）: 単一分子分解能空間転写学における空間点過程による未来状態の予測
• Authors: Parisa Boodaghi Malidarreh, Biraaj Rout, Mohammad Sadegh Nasr, Priyanshi Borad, Jillur Rahman Saurav, Jai Prakash Veerla, Kelli Fenelon, Theodora Koromila, Jacob M. Luber
• Abstract要約: ショウジョウバエの胚発生過程において,前葉から後葉(AP)および背側から腹側へ(DV)軸に発現するSog-D遺伝子(活性細胞)が発現する細胞の将来の分布を予測するために,ランダムフォレスト回帰に基づくパイプラインを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a pipeline based on Random Forest Regression to predict the future distribution of cells that are expressed by the Sog-D gene (active cells) in both the Anterior to posterior (AP) and the Dorsal to Ventral (DV) axis of the Drosophila in embryogenesis process. This method provides insights about how cells and living organisms control gene expression in super resolution whole embryo spatial transcriptomics imaging at sub cellular, single molecule resolution. A Random Forest Regression model was used to predict the next stage active distribution based on the previous one. To achieve this goal, we leveraged temporally resolved, spatial point processes by including Ripley's K-function in conjunction with the cell's state in each stage of embryogenesis, and found average predictive accuracy of active cell distribution. This tool is analogous to RNA Velocity for spatially resolved developmental biology, from one data point we can predict future spatially resolved gene expression using features from the spatial point processes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,胚発生過程においてショウジョウバエの前後葉(ap)および背側腹側(dv)軸の両方においてsog-d遺伝子(活性細胞)によって発現される細胞の将来分布を予測するために,ランダムフォレスト回帰に基づくパイプラインを提案する。 この方法により、スーパーレゾリューション全胚空間転写酵素イメージングにおける細胞と生物が遺伝子発現をどのように制御するかについての洞察が得られる。 ランダムフォレスト回帰モデルを用いて、前のモデルに基づいて次のステージのアクティブ分布を予測した。 この目的を達成するために, 胚発生の各段階において, リプリーのK-関数を細胞の状態と組み合わせることで時間分解された空間的点過程を利用し, 活性細胞分布の予測精度を推定した。 このツールは、空間分解型発達生物学におけるrna速度と類似しており、あるデータポイントから、空間分解型遺伝子の発現を空間点過程の特徴を用いて予測できる。

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