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Identification of spatially associated subpopulations by combining scRNA-seq and sequential fluorescence in situ hybridization data

机译：通过结合scRNA-seq和顺序荧光原位杂交数据鉴定与空间相关的亚群

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摘要

How intrinsic gene-regulatory networks interact with a cell’s spatial environment to define its identity remains poorly understood. Here we present an approach to distinguish intrinsic and extrinsic effects on global gene expression by integrating analysis of sequencing-based and imaging-based single-cell transcriptomic profiles, using cross-platform cell-type mapping combined with a hidden Markov random field model. We apply this approach to dissect the cell-type and spatial-domain-associated heterogeneity within the mouse visual cortex region. Our analysis identifies distinct spatially associated, cell-type-independent signatures in the glutamatergic and astrocyte cell compartments. Using these signatures to analyze single-cell RNAseq data, we identify previously unknown spatially associated subpopulations, which are validated by comparison with anatomical structure and Allen Brain Atlas images.
机译：内在的基因调节网络如何与细胞的空间环境相互作用以定义其身份仍然知之甚少。在这里，我们提出了一种方法，该方法通过使用跨平台细胞类型映射与隐马尔可夫随机场模型相结合，对基于测序和基于成像的单细胞转录组谱进行分析，从而区分全局基因表达的内在和外在影响。我们应用这种方法来解剖小鼠视觉皮层区域内的细胞类型和空间域相关的异质性。我们的分析确定了谷氨酸能和星形胶质细胞区室中独特的，与空间无关的，与细胞类型无关的特征。使用这些签名来分析单细胞RNAseq数据，我们可以确定以前未知的空间相关亚群，这些亚群可以通过与解剖结构和艾伦大脑图谱图像进行比较来验证。

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