Spatial charting of single cell transcriptomes in tissues

转录组 计算生物学 细胞 表型 原位 电池类型 生物 空间组织 单细胞分析 空间分析 计算机科学 遗传学 基因 进化生物学 基因表达 地理 遥感 气象学
作者
Nicholas Navin,Runmin Wei,Siyuan He,Shanshan Bai,Emi Sei,Min Hu,Alastair M. Thompson,Ken Chen,Savitri Krishnamurthy
标识
DOI:10.1101/2021.11.24.469915
摘要

Abstract Single cell RNA sequencing (scRNA-seq) methods can profile the transcriptomes of single cells but cannot preserve spatial information. Conversely, spatial transcriptomics (ST) assays can profile spatial regions in tissue sections, but do not have single cell genomic resolution. Here, we developed a computational approach called CellTrek that combines these two datasets to achieve single cell spatial mapping. We benchmarked CellTrek using a simulation study and two in situ datasets. We then applied CellTrek to reconstruct cellular spatial structures in existing datasets from normal mouse brain and kidney tissues. We also performed scRNA-seq and ST experiments on two ductal carcinoma in situ (DCIS) tissues and applied CellTrek to identify tumor subclones that were restricted to different ducts, and specific T cell states adjacent to the tumor areas. Our data shows that CellTrek can accurately map single cells in diverse tissue types to resolve their spatial organization.
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