学術共有丨清華大学博士研究員 Li Yuzhe 氏が Cell/Nature サブジャーナル論文を詳細に説明し、ゲノミクスにおける AI 応用を探求
生放送「Meet AI4S」シリーズの第 2 回エピソードでは、清華大学の張強峰研究室の博士研究員である李雨哲氏が招待されました。 8月21日、Li Yuzhe博士はオンラインライブブロードキャストの形で、空間トランスクリプトミクスと単細胞オミクス研究におけるAI手法をさらに共有します。
空間トランスクリプトーム技術は、近年のバイオインフォマティクス分野における大きな進歩の 1 つです。2020 年に Nature Method によって Technology of the Year に選ばれました。
空間トランスクリプトーム技術に基づいて、高解像度のトランスクリプトームデータを取得することができ、位置情報にも対応して、異なる細胞サブタイプや転写状態の空間分布や位置関係を決定することができます。
空間トランスクリプトーム技術の継続的な開発と反復により、研究者は、組織内の細胞の空間位置情報を保持しながら、単一細胞解像度で細胞の遺伝子発現プロファイルを取得することができます。この空間情報を効果的に使用して空間細胞サブタイプを特定し、組織モジュールを発見する方法は、空間トランスクリプトーム データ解析の中核的なタスクとなっています。
近年、AI の波が科学研究の分野に押し寄せ、空間トランスクリプトミクスや単一細胞オミックス研究に革新的なアイデアをもたらしています。
例えば、清華大学生命科学部のZhang Qiangfeng准教授の研究グループは、グラフオートエンコーダー深層学習フレームワークに基づいた人工知能アルゴリズムSPACEを開発した。単一細胞解像度で空間トランスクリプトーム データから空間細胞タイプを識別し、組織モジュールを発見できることは、大規模な空間トランスクリプトーム研究に使用できます。
ライブ ブロードキャストの「Meet AI4S」シリーズの第 2 回では、HyperAI は幸運なことに、8 月 21 日に清華大学の張強峰研究室の博士研究員で、研究論文の筆頭著者である李雨哲博士を招待します。この問題については、オンライン ライブ ブロードキャストの形でさらに詳しく議論し、空間トランスクリプトミクスおよび単一細胞オミクス研究における AI 手法について共有します。
QR コードをスキャンしてライブ ブロードキャストをスケジュールします。
論文レビュー
HyperAI は以前、筆頭著者である Li Yuzhe 博士による研究論文「細胞間相互作用を認識した細胞埋め込みによる単一細胞解像度の空間トランスクリプトミクス データにおける組織モジュールの発見」を解釈し、共有しました。
研究のハイライト
* 単一細胞解像度で空間トランスクリプトームデータから空間細胞の種類を識別し、組織モジュールを発見できる空間トランスクリプトームデータ人工知能解析ツール SPACE を開発しました。
* SPACE は、特に複数の細胞型を含む複雑な組織において、細胞型の識別と組織モジュールの発見において他のツールよりも大幅に優れています。
* SPACE は、細胞コミュニティ、つまり、構成細胞タイプと識別可能な境界が比較的均一な空間分布を持つ組織モジュールを定義および発見します。
* 細胞コミュニティは、それを構成する細胞間の同様の相互作用のネットワークによって定義され、これを使用してリガンド受容体ベースの細胞コミュニケーション推論を最適化することができます。
*SPACE は、空間的に近い細胞間の相互作用が細胞の種類や組織モジュールの生物学的機能にどのような影響を与えるかを理解するための大規模な空間トランスクリプトーム研究に使用できます。
データセットの取得
SPACE の機能を検証するために、研究では複数のデータ セットが使用されました。 ダウンロード アドレス:
https://hyper.ai/datasets/32698
モデルアーキテクチャ: 細胞間相互作用の知覚に基づく細胞埋め込みのモデル
SPACE は、グラフ オートエンコーダー フレームワークを使用して、各細胞自身の遺伝子発現情報と、空間トランスクリプトーム データ内の空間的に隣接する細胞との相互作用情報を記述する低次元の細胞埋め込みを学習します (そのため、「細胞埋め込み」という用語は、「細胞間相互作用を意識した細胞」です)埋め込み。この細胞の埋め込みに基づいて、SPACE はクラスタリング アルゴリズムを使用して空間細胞のサブタイプを特定し、組織モジュールを発見します。
アーキテクチャの観点から見ると、SPACE モデルは、エンコーダー (3 層のグラフ アテンション ネットワーク)、近接グラフ デコーダー、および遺伝子発現デコーダーの 3 つの部分で構成されます。次の図は、モデルの全体的なフレームワークを示しています。
性能評価
※SPACEは、STデータセットの空間情報に基づいて、生物学的に異なる空間情報を持つ細胞種を識別することができます。
* SPACE は、ST データから空間的に有益な細胞タイプを区別するために現在利用可能なツールよりも優れています。
* SPACE は、モジュールの発見を整理する点で最先端のツールを上回ります。
清華大学張強峰研究室
Zhang Qiangfeng の研究室は清華大学生命科学部に所属しており、清華大学と北京大学の生命科学共同センターおよび北京構造生物学先端イノベーションセンターの重要な構成要素でもあります。
研究室では、構造生物学、ゲノミクス、機械学習、ビッグデータ解析などの学際的な分野に焦点を当て、構造生物学とシステム生物学の融合、計算と実験を組み合わせた手法の開発と利用、生物学の解釈を主な研究方向としています。高分子（タンパク質、RNA、DNAなど）の構造と機能の関係、相互作用ネットワークの再構築、タンパク質やRNAの構造変化と高分子相互作用の異常に関連する複雑な疾患（がんや感染症など）の発症メカニズムの解明そして考えられる治療法。
この研究室には、研究者の最先端研究を推進するための独自のタンパク質および RNA 構造モデリング、次世代シーケンシングに基づく RNA 構造測定、ハイスループットの RNA-タンパク質相互作用検出技術、強力なコンピューティングおよび実験プラットフォームが備わっています。
AI4S ライブ シリーズを紹介します
HyperAI (hyper.ai) は、データサイエンス分野における中国最大の検索エンジンであり、AI for Science の最新の科学研究成果に焦点を当て、Nature や Science などのトップジャーナルの学術論文をリアルタイムで追跡しています。これまでに 100 件を超える AI for Science 論文の解釈を行っています。
さらに、中国で唯一の AI for Science オープンソース プロジェクト awesome-ai4s も運営しています。
* プロジェクトアドレス:
https://github.com/hyperai/awesome-ai4s
AI4S の普遍化をさらに促進し、学術機関の科学研究成果の普及障壁をさらに引き下げ、より幅広い業界の研究者、技術愛好家、産業界と共有するために、HyperAI は「Meet AI4S」ビデオ コラムを企画しました。 AI に深く関わっている人々を招待し、科学研究分野の研究者や関連部門を招待し、研究結果や方法論的アイデアをビデオの形式で共有し、科学研究の進歩の過程で AI 科学が直面する機会と課題について共同で議論します。 AI for Science の科学的普及と普及を促進します。
高効率の研究グループや研究機関は、ライブブロードキャストに参加することを歓迎します。 QRコードをスキャンして「Neural Star」WeChatを追加すると詳細がご覧いただけます↓
