Optimization-based decoding of Imaging Spatial Transcriptomics data
Rattachement africain : us, il. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
MOTIVATION: Imaging Spatial Transcriptomics techniques characterize gene expression in cells in their native context by imaging barcoded probes for mRNA with single molecule resolution. However, the need to acquire many rounds of high-magnification imaging data limits the throughput and impact of existing methods. RESULTS: We describe the Joint Sparse method for Imaging Transcriptomics, an algorithm for decoding lower magnification Imaging Spatial Transcriptomics data than that used in standard experimental workflows. Joint Sparse method for Imaging Transcriptomics incorporates codebook knowledge and sparsity assumptions into an optimization problem, which is less reliant on well separated optical signals than current pipelines. Using experimental data obtained by performing Multiplexed Error-Robust Fluorescence in situ Hybridization on tissue from mouse brain, we demonstrate that Joint Sparse method for Imaging Transcriptomics enables improved throughput and recovery performance over standard decoding methods. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: Software implementation of JSIT, together with example files, is available at https://github.com/jpbryan13/JSIT.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Optimization-based decoding of Imaging Spatial Transcriptomics data
- Date Crossref
- 01/06/2023
- Éditeur
- Oxford University Press (OUP)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Broad Institute Klarman Cell Observatory pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
-
Klarman Cell Observatory pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Massachusetts Institute of Technology Department of Electrical Engineering and Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Weizmann Institute of Science Department of Computer Science and Applied Mathematics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Boston University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Faculty of Computing and Data Sciences Departments of Biomedical Engineering and Biology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Klarman Cell Observatory — Broad Institute, Klarman Cell Observatory et Department of Electrical Engineering and Computer Science — Massachusetts Institute of Technology, avec 3 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.