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新统计分析方法可用于解析转录组空间表达模式
作者:小柯机器人 发布时间:2020/2/8 14:24:40

美国密歇根大学Xiang Zhou研究小组开发了用于空间分辨转录组研究的空间表达模式统计分析方法。相关论文于2020年1月27日在线发表在《自然—方法学》杂志上。

研究人员提出了一种叫做SPARK的统计方法,其可从各种空间分辨转录组技术产生的数据中识别基因的空间表达模式。SPARK通过广义线性空间模型直接对空间计数数据进行建模。它依靠最新开发的统计公式进行假设检验,可有效控制I型错误并具有较高的统计能力。SPARK利用基于惩罚拟似然的高效计算算法,还可以扩展到具有在成千上万个样本上测得的大量基因数据集。利用SPARK分析四个已发布的空间分辨转录组数据集,研究人员发现它的功能可能比现有方法强大十倍,并揭示了现有方法无法揭示的生物学发现。
 
据悉,在空间分辨的转录组研究中鉴定出表现为空间表达模式的基因是表征复杂组织空间转录组图谱的关键一步。
 
附:英文原文

Title: Statistical analysis of spatial expression patterns for spatially resolved transcriptomic studies

Author: Shiquan Sun, Jiaqiang Zhu, Xiang Zhou

Issue&Volume: 2020-01-27

Abstract: Identifying genes that display spatial expression patterns in spatially resolved transcriptomic studies is an important first step toward characterizing the spatial transcriptomic landscape of complex tissues. Here we present a statistical method, SPARK, for identifying spatial expression patterns of genes in data generated from various spatially resolved transcriptomic techniques. SPARK directly models spatial count data through generalized linear spatial models. It relies on recently developed statistical formulas for hypothesis testing, providing effective control of type I errors and yielding high statistical power. With a computationally efficient algorithm, which is based on penalized quasi-likelihood, SPARK is also scalable to datasets with tens of thousands of genes measured on tens of thousands of samples. Analyzing four published spatially resolved transcriptomic datasets using SPARK, we show it can be up to ten times more powerful than existing methods and disclose biological discoveries that otherwise cannot be revealed by existing approaches.

DOI: 10.1038/s41592-019-0701-7

Source: https://www.nature.com/articles/s41592-019-0701-7

期刊信息

Nature Methods:《自然—方法学》,创刊于2004年。隶属于施普林格·自然出版集团,最新IF:28.467
官方网址:https://www.nature.com/nmeth/
投稿链接:https://mts-nmeth.nature.com/cgi-bin/main.plex