כריית מערכי נתונים של טרנסקריפטומיקה מרחבית באמצעות DeepSpaceDB

אנו מייצרים מסד נתונים של טרנסקריפטומיקה מרחבית בשם DeepSpaceDB. הקריאה היא להפוך את נתוני הטרנסקריפטומיקה המרחבית לנגישים יותר עבור ביולוגים וביואינפורמטיקאים. פותחו מספר פלטפורמות טרנסקריפטומיקה מרחבית.

הם מאפשרים לחוקרים לחקור דפוסי ביטוי גנים בתוך פרוסות רקמה. אך טכנולוגיה זו יקרה וניתוח הנתונים דורש מיומנויות ביואינפורמטיקה ברמה גבוהה. השתמשנו בקצב ובפלטפורמה המרחבית של Xenium, מחקר ה-CEX שלנו לסרטן.

פלטפורמה זו מאפשרת לנו להחליט על הגידול, הנפיחות ואפילו הרקמה המארחת המרוחקת באותו הקשר של איברים. זה יכול לעזור לנו לפתור את השינויים בביטוי ובחישוב הסלולרי בכל תא בנפרד. אחד האתגרים העיקריים של ביולוגים הוא למעשה ביצוע ניתוח נתונים.

לכן ישנם חוקרים רבים שחסרים את כישורי התכנות והחישוב הדרושים כדי להיות מסוגלים לפרש באופן מלא מספר הולך וגדל של מערכי נתונים של טרנסקריפטומיקה מרחבית שהופכים כעת לזמינים. על ידי הפיכת מערכי נתונים של טרנסקריפטומיקה מרחבית לנגישים יותר, מסד הנתונים מאפשר למשתמשים ליצור השערות חדשות, ולחקור את המנגנונים הבסיסיים מאחורי מחלות שונות. כך, למשל, אנו יכולים להעריך את דפוסי ביטוי הגנים המרחביים הקשורים למיקרו-סביבת הגידול.

כדי להתחיל, לחץ על לשונית מסד הנתונים ובחר את האורגניזם כעכבר, את האיבר כמוח ואת המקור כזנודו. גלול בין הדגימות המתקבלות ובחר את הדגימה המסומנת DSID001557. לאחר מכן לחץ על הדגימה שנבחרה ואשר כי התיאור קורא 2 מיליון תאים בתאי NK מלוחים של 100 מיקרוליטר.

לחץ על הכרטיסייה איכות כדי להעריך את איכות המדגם. מהתפריט הנפתח של מדדי איכות, בחר אפשרויות כגון גנים שזוהו, ספירת קריאה ו-mito כדי להציג את התפלגות הפרמטרים המתאימה על פני פרוסת הדגימה. כעת, נווט אל לשונית הערת התמונה כדי לזהות אזורים שונים בפרוסת הדגימה.

הזז את סמן העכבר מעל פרוסת הדגימה כדי להציג ביאורים. הצג את הביאורים מבוססי הרשת שנוצרו על-ידי מודל שפה גדול המציגים תכונות אנטומיות ותנאים משויכים. לאחר מכן נווט אל הכרטיסיה אשכולות כדי לבחון את אשכולות סוג התא בפרוסת הדגימה.

הצג את ההטמעה הדו-ממדית של האשכולות ואת הייצוג המקודד בצבע המתאים על פני כתמים על פרוסת הדגימה. לאחר מכן, נווט ללשונית הגנים כדי לבחון את הגנים המשתנים מרחבית בדגימה. לחץ על כמה מהגנים המובילים ברשימה כדי ליצור תרשימים מרחביים של ביטוים על פני פרוסת הרקמה.

שימו לב לדפוסי הביטוי המקודדים בצבע, המראים בבירור התפלגויות מרחביות מובהקות עבור הגנים בעלי הניקוד הגבוה ביותר. לאחר מכן נווט ללשונית המסלולים כדי לבחון את הפעילות של מערכי גנים הקשורים למסלולים ביולוגיים נפוצים. הצג את רשימת המסלולים המשתנים מרחבית עם פעילות מסלול המוערכת על סמך רמות הביטוי של גנים קשורים.

לחץ על כמה מהמסלולים המובילים ברשימה כדי ליצור תרשימים מרחביים של פעילותם על פני פרוסת הרקמה. התבונן בדפוסים המקודדים בצבע של פעילות המסלול על פני אזורי רקמה שונים. כעת, עבור לכרטיסייה חוקר הרקמות, המאפשרת למשתמשים לבחור באופן חופשי אזורי עניין ולהשוות דפוסי ביטוי גנים ביניהם.

ודא שהבחירה הידנית מופעלת. באמצעות סמן העכבר, בחרו את הנקודות באזור ההיפוקמפוס בצד שמאל של פרוסת מוח העכבר. לחץ על הסט הראשון ולאחר מכן הוסף להגדרה כדי להדגיש את הכתמים שנבחרו בחלונית הימנית.

לאחר מכן לחץ על הקבוצה השנייה והשתמש בסמן העכבר כדי לבחור את הנקודות באזור ההיפותלמוס של פרוסת המוח. לחץ על הוסף כדי להגדיר כדי להדגיש את הנקודות הנבחרות בצד ימין. לאחר השלמת הבחירה הנקודתית, לחץ על כפתור השוואת ביטוי הגנים.

זה יוצר טבלה, המציגה את ערכי ביטוי הגנים הממוצעים עבור כל אזור שנבחר יחד עם ייצוג עלילת פיזור. הזז את הסמן מעל נקודות בודדות בתרשים הפיזור כדי לאשר את שמות הגנים ואת ערכי הביטוי הממוצעים בשני האזורים. על סמך תוצאות ההשוואה, זהה גנים המתבטאים באופן דיפרנציאלי.

נווט בחזרה ללשונית הגנים ודמיין את ביטוי הגנים הללו על פני פרוסת הרקמה. לחץ על לשונית מסד הנתונים והשתמש במסנן כדי לבחור את האורגניזם כעכבר, את האיבר ככבד ואת המצב כסרטן. מרשימת הדוגמאות המתקבלת, בחר DSID001005 לדוגמה.

לחץ על הדגימה שנבחרה ואשר שהתיאור מציין שהדגימה היא מכבד עכבר, המכיל גרורות ממקור סרטן המעי הגס. לאחר מכן נווט אל הכרטיסייה סייר הרקמות והפעל את מצב הבחירה הידנית. באמצעות סמן העכבר, בחר את הנקודות המתאימות לאזור הגידול המזוהה על ידי ביטוי חיובי של סמן EpCAM DSID001005 הדגימה.

לחץ על הסט הראשון. לאחר מכן בחר הוסף להגדרה כדי להדגיש את כתמי הגידול שנבחרו בצד ימין. כעת, לחץ על הסט שתיים והשתמש בסמן כדי לבחור את הנקודות באזור המרוחק שאינו גידול של דגימת הכבד.

לחץ על הוסף כדי להגדיר כדי להדגיש את הכתמים שאינם גידולים שנבחרו בצד ימין של התצוגה. כדי לבצע ניתוח נוסף של נתוני ביטוי גנים, לחץ על אפשרות ההורדה CSV, ויוצר קובץ ערכים מופרדים בפסיקים של נתוני ביטוי הגנים עבור שני אזורי הדגימה. לאחר חזרה על שלבי הניווט במסד הנתונים עבור DSID001007, אשר כי התיאור מציין שמדובר בפרוסה נוספת מכבד עכבר המכילה גרורות ממקור סרטן המעי הגס.

לאחר מכן, ודא שנוצרו שני קבצי CSV, אחד מכל אחד מדגימות DSID001005 ו-DSID001007, המכילים שתי עמודות המייצגות ביטוי גנים ממוצע באזורים גידוליים ולא גידוליים. טען את שני קבצי ה-CSV לסביבת התכנות R. מזג את ערכות הנתונים כדי לבצע ניתוח במורד הזרם באמצעות שני שכפולים לכל תנאי.

ב-R, השתמש בחבילת הלימה כדי לבצע ניתוח ביטוי גנים דיפרנציאלי במערך הנתונים של המיזוג. הקצה את אזורי הגרורות במעי הגס משתי הדגימות לקבוצת הסרטן ואת האזורים הבריאים המרוחקים לקבוצת הביקורת. סנן את התוצאות כדי לזהות גנים מווסתים עם שינוי קיפול log גדול מ-0.5 וערך P מותאם קטן מ-0.05.

באופן דומה, חלץ גנים מווסתים עם שינוי קיפול log פחות ממינוס 0.5 וערך P מותאם פחות מ-0.05. אזור מובהק באיכות נמוכה נצפה בצד שמאל של דגימת מוח העכבר, המאופיין במספר מופחת של גנים שזוהו וספירת קריאה נמוכה יותר. הדגימה הראתה בממוצע כ-4,000 גנים שזוהו בכל נקודה, מה שמתיישב היטב עם התפלגות הדגימות האחרות במסד הנתונים.

זוהו 15 אשכולות מרחביים על פני דגימת מוח העכבר עם גבולות ברורים המייצגים הבדלים אנטומיים. הגנים NRGN, SLC17A7 ו-DDN הראו ביטוי חזק באזור ההיפוקמפוס. לעומת זאת, ביטוי LY6H היה ממוקם באזורים בקליפת המוח, במיוחד בקצוות החיצוניים השמאליים והימניים התחתונים של הפרוסה.

פעילות האיתות של נוירופפטיד גדלה באופן משמעותי באזורים התחתונים בקליפת המוח של פרוסת הדגימה. ויסות הפלסטיות הסינפטית הופעל ברחבי אזור ההיפוקמפוס, במיוחד באזורי האמצע העליונים. פעילות הובלת המוליכים העצביים הייתה מוגברת על פני החלקים האמצעיים והימניים העליונים של ההיפוקמפוס.

הגנים CLDN7, CLDN4 ו-ACTG1 הפגינו ויסות ברור באזור הגידול עם גרורות במעי הגס בדגימת הכבד DSID 001005. לעומת זאת, הביטוי של CLDN7, CLDN4 ו-ACTG1 היה נמוך יותר באופן משמעותי ברקמת הכבד הבריאה המרוחקת של DSID001007 הדגימה.