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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02564v2
• Date: Wed, 05 Feb 2025 17:29:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 16:28:50.545093
• Title: Predicting Future States with Spatial Point Processes in Single Molecule Resolution Spatial Transcriptomics
• Title（参考訳）: 単一分子分解空間転写学における空間点過程の予測
• Authors: Biraaj Rout, Priyanshi Borad, Parisa Boodaghi Malidarreh, Mohammad Sadegh Nasr, Jillur Rahman Saurav, Kelli Fenelon, Jai Prakash Veerla, Jacob M. Luber, Theodora Koromila,
• Abstract要約: 我々はXGboostをベースとしたパイプラインを導入し,胚発生過程におけるショウジョウバエ後部 (AP) および背側-腹側 (DV) 軸における Sog-D 遺伝子 (活性細胞) によって発現される細胞の将来の分布を予測する。 XGboost モデルを用いて, 胚発生の各段階における細胞状態と連動して, リプリーのK-関数を含む空間的点過程を時間的に解決し, 活性細胞分布の予測精度を推定した。
• 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 XGboost 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. An XGboost 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,XGboostに基づくパイプラインを導入し,胚発生過程におけるショウジョウバエ前葉から後葉 (AP) および背側から腹側へ (DV) 軸において, Sog-D遺伝子 (活性細胞) によって発現される細胞の将来の分布を予測する。 この方法では、細胞と生物が超高分解能の胚空間転写学において、細胞内の単一分子分解においてどのように遺伝子発現を制御するかについての洞察を提供する。 XGboost モデルを用いて,前のモデルに基づいて次のステージの能動分布を予測した。 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-関数と細胞の状態とを連動させて時間的に解決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、空間的に解決された発達生物学におけるRNAベロシティと類似しており、あるデータポイントから空間的に解決された将来の遺伝子発現を空間的なプロセスの特徴を用いて予測することができる。

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