論文の概要: Masked adversarial neural network for cell type deconvolution in spatial transcriptomics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05065v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 13:46:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 15:37:31.472212
• Title: Masked adversarial neural network for cell type deconvolution in spatial transcriptomics
• Title（参考訳）: 空間転写学における細胞型デコンボリューションのためのマスク付き対向神経回路網
• Authors: Lin Huang, Xiaofei Liu, Shunfang Wang, Wenwen Min,
• Abstract要約: 実STデータと、cRNA-seqデータから生成されたシミュレーションSTデータとを整合させるMasked Adversarial Neural Network (MACD)を提案する。 シミュレーションされた32のデータセットと2つの実データセット上でセル型デコンボリューションを行う際の精度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1141169336435945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately determining cell type composition in disease-relevant tissues is crucial for identifying disease targets. Most existing spatial transcriptomics (ST) technologies cannot achieve single-cell resolution, making it challenging to accurately determine cell types. To address this issue, various deconvolution methods have been developed. Most of these methods use single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data from the same tissue as a reference to infer cell types in ST data spots. However, they often overlook the differences between scRNA-seq and ST data. To overcome this limitation, we propose a Masked Adversarial Neural Network (MACD). MACD employs adversarial learning to align real ST data with simulated ST data generated from scRNA-seq data. By mapping them into a unified latent space, it can minimize the differences between the two types of data. Additionally, MACD uses masking techniques to effectively learn the features of real ST data and mitigate noise. We evaluated MACD on 32 simulated datasets and 2 real datasets, demonstrating its accuracy in performing cell type deconvolution. All code and public datasets used in this paper are available at https://github.com/wenwenmin/MACD and https://zenodo.org/records/12804822.
• Abstract（参考訳）: 疾患関連組織における細胞型組成の正確な決定は、疾患標的を特定するために重要である。 多くの既存の空間転写学(ST)技術は単細胞分解能を達成できないため、正確に細胞型を決定することは困難である。 この問題に対処するため、様々なデコンボリューション手法が開発されている。 これらの方法の多くは、STデータスポット内のインファー細胞タイプを参照して、同じ組織から単一細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)データを使用する。 しかし、彼らはしばしば scRNA-seq と ST のデータの違いを見落としている。 この制限を克服するため,Masked Adversarial Neural Network (MACD)を提案する。 MACDは、実際のSTデータとscRNA-seqデータから生成されたシミュレーションSTデータとの整合に逆学習を用いる。 それらを統一潜在空間にマッピングすることで、2種類のデータ間の差を最小限にすることができる。 さらに、MACDはマスキング技術を用いて、実際のSTデータの特徴を効果的に学習し、ノイズを軽減する。 シミュレーションした32個のデータセットと2つの実データに対してMACDを評価し,その精度をセル型デコンボリューションの精度で検証した。 この論文で使用されるすべてのコードと公開データセットは、https://github.com/wenwenmin/MACDとhttps://zenodo.org/records/12804822で入手できる。

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