Accès ouvert déclaré 2025 preprint

Orchestrating Spatial Transcriptomics Analysis with Bioconductor

Helena L. Crowell, Yixing Dong, Ilaria Billato, Peiying Cai, Martin Emons, Samuel Gunz, Boyi Guo, Mengbo Li, Alexandru Mahmoud, Artür Manukyan, Hervé Pagès, Pratibha Panwar, Shreya Rao, Callum J. Sargeant, Lori Shepherd, Marcel Ramos, Jieran Sun, Michael S. Totty, Vincent J. Carey, Yunshun Chen, Leonardo Collado‐Torres, Shila Ghazanfar, Kasper D. Hansen, Keri Martinowich, Kristen R. Maynard, Ellis Patrick, Dario Righelli, Davide Risso, Simone Tiberi, Levi Waldron, Raphaël Gottardo, Mark D. Robinson, Stephanie C. Hicks, Lukas M. Weber

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Résumé fourni par la source

Spatial transcriptomics technologies provide spatially-resolved measurements of gene expression through assays that can either target selected genes or capture transcriptome-wide expression profiles. The complexity and variability of these technologies and their associated data necessitate multi-step workflows integrating diverse computational methods and software packages. We provide a freely accessible, open-source, continuously updated and tested online book containing reproducible code examples, datasets, and discussion about data analysis workflows for spatial omics data using Bioconductor in R, including interoperability with Python.

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Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Orchestrating Spatial Transcriptomics Analysis with Bioconductor
Date Crossref
21/11/2025
Éditeur
openRxiv
Type
posted-content

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Institutions déclarées

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Sujets associés

Single-cell and spatial transcriptomicsGene expression and cancer classificationCell Image Analysis Techniques
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