학술 공유 | 청화대학교 박사후연구원 Li Yuzhe가 게놈학에 AI를 적용하는 방법을 탐구하는 Cell/Nature 하위 저널 논문을 자세히 설명합니다.
"AI4S를 만나다" 생방송 시리즈의 두 번째 에피소드에서는 청화대학교 장창펑 연구실의 박사후 연구원인 리위저를 초대했습니다. 8월 21일, 리위저 박사는 온라인 생방송을 통해 공간 전사체학과 단일 세포 오믹스 연구에서 AI가 어떻게 활용되는지에 대해 더욱 자세히 설명할 예정입니다.
공간 전사체 기술은 최근 몇 년 동안 생물정보학 분야에서 이루어진 주요 혁신 중 하나입니다.2020년에는 Nature Method에서 올해의 기술로 선정되었습니다.
공간 전사체 기술을 기반으로 고해상도 전사체 데이터를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 이를 위치 정보와 대응시켜 다양한 세포 아형이나 전사 상태의 공간적 분포와 위치 관계를 파악할 수 있습니다.
공간 전사체학 기술의 지속적인 개발과 개선을 통해 연구자들은 조직 내 세포의 공간적 위치 정보를 유지하면서도 단일 세포 수준의 분해능으로 세포의 유전자 발현 프로파일을 얻을 수 있게 되었습니다.이러한 공간 정보를 효과적으로 사용하여 공간 세포 하위 유형을 식별하고 조직 모듈을 발견하는 방법은 공간 전사체 데이터 분석의 핵심 과제가 되었습니다.
최근 몇 년 동안 AI 붐이 과학 연구 분야에 급속히 퍼져나가면서 공간 전사체학 및 단일 세포 오믹스 연구에 대한 혁신적인 아이디어도 제공했습니다.
예를 들어,청화대학교 생명과학부의 장치앙펭 부교수 연구팀은 그래프 오토인코더의 딥러닝 프레임워크를 기반으로 SPACE라는 인공지능 알고리즘을 개발했습니다.단일 세포 분해능의 공간 전사체 데이터로부터 공간 세포 유형을 식별하고 조직 모듈을 발견하는 능력은 대규모 공간 전사체 연구에 사용될 수 있습니다.
"AI4S를 만나다" 생방송 시리즈의 두 번째 에피소드에서 HyperAI는 연구 논문의 첫 번째 저자이자 청화대학교 장창펑 연구실의 박사후 연구원인 리위저를 초대하게 되어 영광이었습니다. 8월 21일, 리위저 박사는 온라인 생방송을 통해 공간 전사체학과 단일 세포 오믹스 연구에서 AI가 어떻게 활용되는지에 대해 더욱 자세히 설명할 예정입니다.
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논문 리뷰
HyperAI는 이전에 "세포-세포 상호작용을 인식하는 세포 임베딩을 통한 단일 세포 해상도 공간 전사체 데이터에서 조직 모듈 발견"이라는 제목의 연구 논문을 해석하여 공유했으며, 이 논문의 첫 번째 저자는 Li Yuzhe 박사입니다.
연구 하이라이트
* 공간 전사체 데이터를 위한 인공지능 분석 도구인 SPACE를 개발했습니다. 이 도구는 단일 세포 분해능으로 공간 세포 유형을 식별하고 공간 전사체 데이터에서 조직 모듈을 발견할 수 있습니다.
* SPACE는 세포 유형 식별 및 조직 모듈 발견 측면에서 다른 도구보다 훨씬 우수한 성능을 보이며, 특히 여러 세포 유형이 포함된 복잡한 조직에서 그 성능이 뛰어납니다.
* SPACE는 세포 커뮤니티, 즉 인식 가능한 경계를 가진 공간적으로 동질적인 세포 유형으로 구성된 조직 모듈을 정의하고 발견합니다.
* 세포 공동체는 이를 구성하는 세포들 간의 유사한 상호작용 네트워크로 정의되며, 이를 사용하여 세포 통신에 대한 리간드-수용체 기반 추론을 구체화할 수 있습니다.
* SPACE는 공간적으로 인접한 세포 간의 상호작용이 세포 유형과 조직 모듈의 생물학적 기능에 어떤 영향을 미치는지 이해하기 위한 대규모 공간 전사체 연구에 사용될 수 있습니다.
데이터셋 수집
SPACE의 역량을 검증하기 위해 이 연구에서는 다양한 데이터 세트를 사용했습니다. 다운로드 주소:
https://hyper.ai/datasets/32698
모델 아키텍처: 세포 간 상호 작용을 인식하는 세포 내장 모델
SPACE는 그래프 자동 인코더 프레임워크를 사용하여 공간 전사체 데이터에서 각 세포의 유전자 발현 정보와 공간적 이웃 세포와의 상호작용 정보를 기술하는 저차원 세포 임베딩을 학습합니다(따라서 세포 임베딩을 세포-세포 상호작용 인식 세포 임베딩이라고 합니다). 이러한 세포 임베딩을 기반으로 SPACE는 클러스터링 알고리즘을 사용하여 공간 세포 하위 유형을 식별하고 조직 모듈을 발견합니다.
아키텍처 관점에서 SPACE 모델은 인코더(3층 그래프 주의 네트워크), 이웃 그래프 디코더, 유전자 발현 디코더의 세 부분으로 구성됩니다. 다음 그림은 모델의 전반적인 프레임워크를 보여줍니다.
성과 평가
* SPACE는 ST 데이터 세트의 공간 정보를 기반으로 생물학적으로 구별되는 세포 유형을 식별할 수 있습니다.
* SPACE는 ST 데이터에서 공간적 정보를 제공하는 세포 유형을 구별하는 데 현재 사용 가능한 도구보다 성능이 뛰어납니다.
* SPACE는 조직 모듈 발견에 있어서 최첨단 도구보다 우수한 성능을 발휘합니다.
칭화대학교 장창펑 연구실
장창펑의 연구실은 청화대학교 생명과학부에 소속되어 있습니다. 또한 이곳은 청화-베이징 대학 생명과학 공동 센터와 베이징 구조생물학 선진혁신 센터의 중요한 부분입니다.
이 연구실의 연구는 구조 생물학, 유전체학, 머신 러닝, 빅데이터 분석과 같은 학제간 분야에 중점을 두고 있습니다. 주요 연구 방향은 구조 생물학과 시스템 생물학을 결합하고, 계산적 및 실험적 방법을 결합하여 생물학적 거대 분자(예: 단백질, RNA, DNA)의 구조와 기능 관계를 해석하고, 이들의 상호작용 네트워크를 재구성하고, 단백질과 RNA 구조의 변화 및 비정상적인 거대 분자 상호작용과 관련된 복잡한 질병(암 및 감염성 질환 포함)의 병인과 가능한 치료법을 발견하는 것입니다.
이 연구실은 독특한 단백질 및 RNA 구조 모델링, 차세대 시퀀싱을 기반으로 한 RNA 구조 측정, 고처리량 RNA-단백질 상호작용 검출 기술, 강력한 계산 및 실험 플랫폼을 갖추고 있어 연구자들의 최첨단 연구를 발전시키고 있습니다.
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* 프로젝트 주소:
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