基于局部加权集成的乳腺癌空间转录组数据的空间域识别

摘要

目的 提出局部加权集成空间域识别(locally weighted ensemble based spatial domain identification, LWESDI)方法，探讨LWESDI方法在乳腺癌空间转录组学数据空间域识别中的应用。方法 采用局部加权集成方法，集成BayesSpace, BASS, SpaGCN, STAGATE 4种方法的乳腺癌空间域识别结果，结合位点间的加权相似度构建局部加权共联矩阵，逐步迭代合并相似度最高的区域，最终得到一致性的空间域识别结果，进一步对筛选出的高度可变基因进行差异分析，并对差异基因进行GO富集分析。结果 在识别乳腺癌空间域结构上，LWESDI方法的准确性和稳健性均优于四种基聚类方法，准确地识别出乳腺癌患者组织切片的20个空间域；筛选出前3000个高度可变基因(highly variable genes, HVGs),并对乳腺癌最显著的19个差异表达基因进行富集分析得到33条GO富集项。结论 所提出的LWESDI方法为空间域识别提供了新的方法策略，筛选出的乳腺癌潜在生物标志物将为乳腺癌的异质性研究及个性化治疗提供潜在治疗靶点。

关键词

局部加权集成 / 空间转录组 / 空间域识别 / 乳腺癌

基金资助

国家自然科学基金资助(82473739;82273742); 山西省基础研究计划(202303021211130); 山西省回国留学人员科研资助项目(2024-081); 山西省高等教育“百亿工程”科技引导专项