論文の概要: SUICA: Learning Super-high Dimensional Sparse Implicit Neural Representations for Spatial Transcriptomics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01124v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 05:02:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:41:36.337413
• Title: SUICA: Learning Super-high Dimensional Sparse Implicit Neural Representations for Spatial Transcriptomics
• Title（参考訳）: SUICA:空間転写学のための超高次元スパースインプシットニューラル表現の学習
• Authors: Qingtian Zhu, Yumin Zheng, Yuling Sang, Yifan Zhan, Ziyan Zhu, Jun Ding, Yinqiang Zheng,
• Abstract要約: 空間トランスクリプトミクス(Spatial Transcriptomics, ST)は、組織学的セクション内の空間的遺伝子発現プロファイルをキャプチャする手法である。 本稿では,提案ツールSUICAを用いて,STを連続的かつコンパクトにモデル化する。 グラフ拡張オートエンコーダを組み込んで,非構造化スポットのコンテキスト情報を効果的にモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.396154129613528
• License:
• Abstract: Spatial Transcriptomics (ST) is a method that captures spatial gene expression profiles within histological sections. The discrete spatial distribution and the super-high dimensional sequencing results make ST data challenging to be modeled effectively. In this paper, we manage to model ST in a continuous and compact manner by the proposed tool, SUICA, empowered by the great approximation capability of Implicit Neural Representations (INRs) that can improve both the spatial resolution and the gene expression. Concretely within the proposed SUICA, we incorporate a graph-augmented Autoencoder to effectively model the context information of the unstructured spots and provide informative embeddings that are structure-aware for spatial mapping. We also tackle the extremely skewed distribution in a regression-by-classification fashion and enforce classification-based loss functions for the optimization of SUICA. By extensive experiments of a wide range of common ST platforms, SUICA outperforms both conventional INR variants and SOTA methods for ST super-resolution regarding numerical fidelity, statistical correlation, and bio-conservation. The prediction by SUICA also showcases amplified gene signatures that enriches the bio-conservation of the raw data and benefits subsequent analysis. The code is available at https://github.com/Szym29/SUICA.
• Abstract（参考訳）: 空間トランスクリプトミクス(Spatial Transcriptomics, ST)は、組織学的セクション内の空間的遺伝子発現プロファイルをキャプチャする手法である。 離散空間分布と超高次元シーケンシングの結果は、STデータを効果的にモデル化することを困難にしている。 本稿では,空間分解能と遺伝子発現を両立させるインプリシットニューラル表現(INR)の近似能力により,提案ツールであるSUICAを用いて,STを連続的かつコンパクトにモデル化する。 具体的には,提案するSUICA内にグラフ拡張オートエンコーダを組み込んで,非構造化スポットのコンテキスト情報を効果的にモデル化し,空間マッピングに適した情報埋め込みを提供する。 また、回帰分類方式で極端に歪んだ分布に取り組み、SUICAの最適化のために分類に基づく損失関数を強制する。 幅広い共通STプラットフォームの実験により、SUICAは、数値忠実度、統計的相関、生体保存に関するST超解像のための従来のINR変種とSOTA法の両方に優れる。 SUICAによる予測では、増幅された遺伝子シグネチャも示され、生データの生体保存を豊かにし、その後の分析に役立てられる。 コードはhttps://github.com/Szym29/SUICAで公開されている。

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