Fugu-MT 論文翻訳(概要): High-Resolution Spatial Transcriptomics from Histology Images using HisToSGE

論文の概要: High-Resolution Spatial Transcriptomics from Histology Images using HisToSGE

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20518v1
Date: Tue, 30 Jul 2024 03:29:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-31 18:28:58.103093
Title: High-Resolution Spatial Transcriptomics from Histology Images using HisToSGE
Title（参考訳）: HisToSGEを用いた組織像からの高分解能空間トランスクリプト
Authors: Zhiceng Shi, Shuailin Xue, Fangfang Zhu, Wenwen Min,
Abstract要約: HisToSGEは、組織像から高分解能な遺伝子発現プロファイルを生成する。 HisToSGEは高解像度の遺伝子発現プロファイルを生成し、下流タスクを実行するのに優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3124513975412255
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Spatial transcriptomics (ST) is a groundbreaking genomic technology that enables spatial localization analysis of gene expression within tissue sections. However, it is significantly limited by high costs and sparse spatial resolution. An alternative, more cost-effective strategy is to use deep learning methods to predict high-density gene expression profiles from histological images. However, existing methods struggle to capture rich image features effectively or rely on low-dimensional positional coordinates, making it difficult to accurately predict high-resolution gene expression profiles. To address these limitations, we developed HisToSGE, a method that employs a Pathology Image Large Model (PILM) to extract rich image features from histological images and utilizes a feature learning module to robustly generate high-resolution gene expression profiles. We evaluated HisToSGE on four ST datasets, comparing its performance with five state-of-the-art baseline methods. The results demonstrate that HisToSGE excels in generating high-resolution gene expression profiles and performing downstream tasks such as spatial domain identification. All code and public datasets used in this paper are available at https://github.com/wenwenmin/HisToSGE and https://zenodo.org/records/12792163.
Abstract（参考訳）: 空間転写学(Spatial transcriptomics、ST)は、組織領域における遺伝子発現の空間的局在解析を可能にする、画期的なゲノム技術である。しかし、高いコストと空間分解能によって著しく制限されている。よりコスト効率のよい戦略は、深層学習法を用いて、組織像から高密度の遺伝子発現プロファイルを予測することである。しかし、既存の手法では、リッチな画像の特徴を効果的に捉えたり、低次元の位置座標に依存したりすることは困難であり、高解像度の遺伝子発現プロファイルを正確に予測することは困難である。これらの制約に対処するため,病理画像大モデル(PILM)を用いて,画像からリッチな画像特徴を抽出し,高解像度の遺伝子発現プロファイルを堅牢に生成する特徴学習モジュールであるHisToSGEを開発した。我々は、HisToSGEを4つのSTデータセットで評価し、その性能を5つの最先端ベースライン手法と比較した。その結果、HisToSGEは高分解能な遺伝子発現プロファイルを生成し、空間領域識別などの下流タスクを実行するのに優れていた。この論文で使用されるコードと公開データセットはすべて、https://github.com/wenwenmin/HisToSGEとhttps://zenodo.org/records/12792163で利用可能である。

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