Quantitative characterization of cell niches in spatially resolved omics data

生物 杠杆(统计) 计算生物学 生态位 编码 利基 可扩展性 鉴定(生物学) 计算机科学 机器学习 遗传学 生态学 基因 数据库 栖息地
作者
Sebastian Birk,Irene Bonafonte-Pardàs,Adib Miraki Feriz,Adam R. Boxall,Eneritz Agirre,Fani Memi,Anna Maguza,Anamika Yadav,Erick Armingol,Rong Fan,Gonçalo Castelo‐Branco,Fabian J. Theis,Omer Ali Bayraktar,Carlos Talavera‐López,Mohammad Lotfollahi
出处
期刊:Nature Genetics [Nature Portfolio]
被引量:4
标识
DOI:10.1038/s41588-025-02120-6
摘要

Abstract Spatial omics enable the characterization of colocalized cell communities that coordinate specific functions within tissues. These communities, or niches, are shaped by interactions between neighboring cells, yet existing computational methods rarely leverage such interactions for their identification and characterization. To address this gap, here we introduce NicheCompass, a graph deep-learning method that models cellular communication to learn interpretable cell embeddings that encode signaling events, enabling the identification of niches and their underlying processes. Unlike existing methods, NicheCompass quantitatively characterizes niches based on communication pathways and consistently outperforms alternatives. We show its versatility by mapping tissue architecture during mouse embryonic development and delineating tumor niches in human cancers, including a spatial reference mapping application. Finally, we extend its capabilities to spatial multi-omics, demonstrate cross-technology integration with datasets from different sequencing platforms and construct a whole mouse brain spatial atlas comprising 8.4 million cells, highlighting NicheCompass’ scalability. Overall, NicheCompass provides a scalable framework for identifying and analyzing niches through signaling events.
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