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定量生物学 > 基因组学

arXiv:2506.11152 (q-bio)
[提交于 2025年6月11日 ]

标题: HEIST:一种用于空间转录组学和蛋白质组学数据的图基础模型

标题: HEIST: A Graph Foundation Model for Spatial Transcriptomics and Proteomics Data

Authors:Hiren Madhu, João Felipe Rocha, Tinglin Huang, Siddharth Viswanath, Smita Krishnaswamy, Rex Ying
摘要: 单细胞转录组学已成为数据驱动的生物学洞见的重要来源,使利用先进的深度学习方法来理解细胞异质性和单细胞水平上的转录调控成为可能。 随着空间转录组学数据的到来,我们有望了解组织环境中细胞的信息,因为它同时提供了空间坐标和转录组读出信息。 然而,现有的模型要么忽略了空间分辨率,要么忽略了基因调控信息。 细胞中的基因调控会根据周围细胞的微环境线索而改变,但现有的模型忽视了具有不同抽象层次之间层级依赖关系的基因调控模式。 为了从空间转录组学数据中创建细胞和基因的上下文表示,我们引入了HEIST,这是一种基于分层图Transformer的空间转录组学和蛋白质组学数据的基础模型。 HEIST将组织建模为空间细胞邻域图,每个细胞反过来被建模为一个基因调控网络图。 该框架包括一个分层图Transformer,它执行跨层次的消息传递以及同一层次内的消息传递。 HEIST使用15个器官的124种组织中的2230万个细胞,在空间感知对比学习和掩码自动编码目标下进行了预训练。 对HEIST细胞表示的无监督分析表明,它能够有效地编码细胞嵌入中的微环境影响,从而发现先前模型无法区分的空间信息子群。 此外,HEIST在四个下游任务上取得了最先进的结果,包括临床结果预测、细胞类型注释、基因填补和多种技术下的空间信息细胞聚类,突出了分层建模和基于GRN表示的重要性。
摘要: Single-cell transcriptomics has become a great source for data-driven insights into biology, enabling the use of advanced deep learning methods to understand cellular heterogeneity and transcriptional regulation at the single-cell level. With the advent of spatial transcriptomics data we have the promise of learning about cells within a tissue context as it provides both spatial coordinates and transcriptomic readouts. However, existing models either ignore spatial resolution or the gene regulatory information. Gene regulation in cells can change depending on microenvironmental cues from neighboring cells, but existing models neglect gene regulatory patterns with hierarchical dependencies across levels of abstraction. In order to create contextualized representations of cells and genes from spatial transcriptomics data, we introduce HEIST, a hierarchical graph transformer-based foundation model for spatial transcriptomics and proteomics data. HEIST models tissue as spatial cellular neighborhood graphs, and each cell is, in turn, modeled as a gene regulatory network graph. The framework includes a hierarchical graph transformer that performs cross-level message passing and message passing within levels. HEIST is pre-trained on 22.3M cells from 124 tissues across 15 organs using spatially-aware contrastive learning and masked auto-encoding objectives. Unsupervised analysis of HEIST representations of cells, shows that it effectively encodes the microenvironmental influences in cell embeddings, enabling the discovery of spatially-informed subpopulations that prior models fail to differentiate. Further, HEIST achieves state-of-the-art results on four downstream task such as clinical outcome prediction, cell type annotation, gene imputation, and spatially-informed cell clustering across multiple technologies, highlighting the importance of hierarchical modeling and GRN-based representations.
主题: 基因组学 (q-bio.GN) ; 机器学习 (cs.LG); 细胞行为 (q-bio.CB)
引用方式: arXiv:2506.11152 [q-bio.GN]
  (或者 arXiv:2506.11152v1 [q-bio.GN] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.11152
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自: Hiren Madhu [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 6 月 11 日 12:29:01 UTC (7,501 KB)
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