論文の概要: Accurate Spatial Gene Expression Prediction by integrating Multi-resolution features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07592v2
• Date: Thu, 25 Apr 2024 08:56:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 20:48:34.189406
• Title: Accurate Spatial Gene Expression Prediction by integrating Multi-resolution features
• Title（参考訳）: 多分解能特徴の統合による正確な空間遺伝子発現予測
• Authors: Youngmin Chung, Ji Hun Ha, Kyeong Chan Im, Joo Sang Lee,
• Abstract要約: TRIPLEXは全スライド画像(WSI)から空間的遺伝子発現を予測するための新しいディープラーニングフレームワーク 3つのパブリックSTデータセットを用いて行ったベンチマーク研究により、TRIPLEXはMean Squared Error(MSE)、Mean Absolute Error(MAE)、Pearson correlation Coefficient(PCC)において、現在の最先端モデルよりも優れていることが示された。 このモデルの予測は、がんの診断と治療の進歩におけるTRIPLEXのポテンシャルを裏付ける、基底真理遺伝子発現プロファイルや腫瘍アノテーションと密接に一致している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Spatial Transcriptomics (ST) technology have facilitated detailed gene expression analysis within tissue contexts. However, the high costs and methodological limitations of ST necessitate a more robust predictive model. In response, this paper introduces TRIPLEX, a novel deep learning framework designed to predict spatial gene expression from Whole Slide Images (WSIs). TRIPLEX uniquely harnesses multi-resolution features, capturing cellular morphology at individual spots, the local context around these spots, and the global tissue organization. By integrating these features through an effective fusion strategy, TRIPLEX achieves accurate gene expression prediction. Our comprehensive benchmark study, conducted on three public ST datasets and supplemented with Visium data from 10X Genomics, demonstrates that TRIPLEX outperforms current state-of-the-art models in Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), and Pearson Correlation Coefficient (PCC). The model's predictions align closely with ground truth gene expression profiles and tumor annotations, underscoring TRIPLEX's potential in advancing cancer diagnosis and treatment.
• Abstract（参考訳）: 空間転写学(ST)技術の最近の進歩は、組織コンテキスト内での詳細な遺伝子発現解析を促進する。 しかし、STの高コストと方法論的な制限はより堅牢な予測モデルを必要とする。 そこで本研究では,全スライド画像(WSI)から空間的遺伝子発現を予測するための新しいディープラーニングフレームワークであるTRIPLEXを紹介する。 TRIPLEXは多解像度の特徴を独自に利用し、個々の部位の細胞形態、これらの部位の周囲の局所的な状況、そしてグローバルな組織組織を捉えている。 これらの特徴を効果的な融合戦略を通じて統合することにより、TRIPLEXは正確な遺伝子発現予測を実現する。 10XゲノミクスのVisiumデータを用いた3つのパブリックSTデータセットを用いた総合的なベンチマーク研究により、TRIPLEXはMean Squared Error(MSE)、Mean Absolute Error(MAE)、Pearson correlation Coefficient(PCC)において現在の最先端モデルよりも優れていることを示した。 このモデルの予測は、がんの診断と治療の進歩におけるTRIPLEXのポテンシャルを裏付ける、基底真理遺伝子発現プロファイルや腫瘍アノテーションと密接に一致している。

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