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, no entanto, abordagens computacionais que conjuntamente descobrem padrões espaciais multicelulares e caracterizam seus programas moleculares permanecem limitadas. Aqui apresentamos o SpatialQuery, uma estrutura que pode tanto identificar motivos celulares, ou seja, padrões recorrentes de co-localização multicelular, quanto realizar análises moleculares focadas nos motivos. Ela revela genes modulados por contextos espaciais por meio de análise de expressão diferencial e detecta mudanças de expressão coordenadas através de análise de covariação. O SpatialQuery pode identificar unidades funcionais de tecido e vai além de análises pareadas para caracterizar interações multicelulares. Aplicações em dados de transcriptômica espacial e proteômica revelam sinalização cruzada entre diferentes camadas germinativas na modelagem do tubo intestinal, nichos fibrosos e imunossupressores específicos de doenças nos rins e cólon, e determinantes regionais de programas transcricionais associados a motivos em um atlas cerebral de camundongo. O SpatialQuery está disponível como um pacote Python e demonstramos como sua leve sobrecarga computacional permite a integração em portais de atlas celular baseados na web para visualização interativa e exploração.
Hemberg et al. (Sex,) estudaram essa questão.