Avanços na deconvolução de células mistas permitem a quantificação de tipos celulares em dados transcriptômicos espaciais

Mapear tipos celulares em um tecido é uma preocupação central da biologia espacial, mas a abundância dos tipos celulares é difícil de extrair dos dados de expressão gênica espacial. Nós introduzimos o SpatialDecon, um algoritmo para quantificar populações celulares definidas pela sequenciação de célula única dentro das regiões dos estudos de expressão gênica espacial. O SpatialDecon incorpora vários avanços na deconvolução de expressão gênica. Propomos um algoritmo que utiliza regressão log-normal e modelagem de fundo, superando métodos clássicos de mínimos quadrados. Compilamos matrizes de perfis celulares para 75 tipos de tecidos. Identificamos genes cuja expressão mínima por células cancerígenas os torna adequados para deconvolução imunológica em tumores. Usando tumores de pulmão, criamos um conjunto de dados para avaliar métodos de deconvolução contra proteínas marcador. O SpatialDecon é uma ferramenta simples e flexível para mapear tipos celulares em estudos de expressão gênica espacial. Ele obtém estimativas de abundância celular que são espacialmente resolvidas, granulares, e emparelhadas com dados de expressão gênica altamente multiplexados.