VR-Cardiomics:一个沉浸式空间转录组分析系统

2022-02-11 10:44:21 浏览数 (1)

空间分辨转录组学是一类新兴的高通量技术,它使生物学家能够系统地研究基因的表达以及空间信息。在获得数据后,一个主要障碍是对数据集进行解释和可视化。为了应对这一挑战,来自德国和澳大利亚的科研团队开发了VR-Cardiomics,一个具有交互功能的新型数据可视化系统,旨在帮助生物学家解释空间分辨率的转录组数据集。

VR-Cardiomics是什么?

VR-Cardiomics是一个立体的3D应用程序,它是根据领域专家和沉浸式分析开发人员之间的深入讨论所获得的特定用途需求,为不同的沉浸式环境(IE)设计的。通过在FTVR(fish tank virtual reality)和HMD-VR(head-mounted display virtual reality)这两个独立的沉浸式环境中实现该系统,生物学家可以用前所未有的新方式与数据进行互动,例如直观地探索一个器官的基因表达模式,并根据其三维表达谱对基因进行比较。

HMD-VR环境与心脏模型的单个切片交互HMD-VR环境与心脏模型的单个切片交互
基于HMD-VR菜单面板的VR-Cardiomics概览基于HMD-VR菜单面板的VR-Cardiomics概览

VR-Cardiomics提供了一个交互式用户界面,其中包括基因分析功能以及数据导出和定制选项。其菜单面板可作为便携式触摸板或固定菜单画布,通过点击方式使用。

3D-Cardiomics zSpace (FTVR)示例3D-Cardiomics zSpace (FTVR)示例

VR-Cardiomics的功能及用例

VR-Cardiomics的功能VR-Cardiomics的功能

VR-Cardiomics是一个框架原型,可在本地机器上使用,并可定制数据集和对象以满足要求。

开发团队使用此前获得的成年小鼠心脏数据应用于VR-Cardiomics,解决了如下问题:

1)基于18个心脏切片的单个基因表达模式中是否存在感兴趣区域(ROI)?通过可视化可以快速识别和研究基因的ROI。如下图基础遗传数据被映射到模型上,并在分段内从低到高的归一化发生率着色。

2)某个基因表达值是否与其他基因的表达相关?在运行期间,具有类似分布模式的其他基因表达模式被计算出来,并以表格的形式提供。这些被显示为按钮,因此可以直接投射到模型上,很容易地调查与所选基因的关联性。

3)哪些其他基因在其基因表达模式中显示出与所选基因的高/低相似性?使用与原始基因的绝对相关性计算相似分布模式的列表。它们以归一化匹配的百分比计算,并按相似性的降序排列。

4) 两个基因的基因表达模式相邻比较时,是否存在任何视觉上的ROI?为了根据其他基因表达值的视觉显著性确定ROI,可以在环境中生成其他模型,并将来自其他基因模式的信息映射到这些模型上。下图显示了在a)HMD-VR和b)FTVR的环境中,如何在主模型旁边生成第二心脏模型。这允许检测特定区域内的异常情况。

5)在18个切片中,是否存在基于两种基因表达模式差异的ROI?如果仅仅根据两个或更多的基因表达值在18个心脏切片中的局部差异来检查,则还可以考虑在一个模型内对两个基因模式进行比较。这在下图中显示为c)HMD-VR和d)FTVR。对于每个部分,根据它们的归一化值确定差异,并再次以类似热图的方式投影到模型上。高的局部差异用红色表示,低的局部差异用蓝色表示。

6)是否存在基于心脏模型单个分区分组的ROI?除了观察两种不同的基因外,ROI还可用于检测心脏的特定区域。为了能够基于心脏模型的子区域(即18个子区域的某些分组)进行目标调查,可以使用组选择对心脏的两个区域进行分组。根据选定基因的表达式,计算一个列表,该列表与特定于选定分组的表达式相匹配。

HMD-VR(左)和 FTVR(右)的 VR-Cardiomics原型的比较HMD-VR(左)和 FTVR(右)的 VR-Cardiomics原型的比较

VR-Cardiomics旨在加强与心脏遗传数据的互动和理解。与现有的二维web应用相比,IEs的使用具有许多优势。未来开发团队还将持续优化其功能,包括优化输入和输出功能等。

GitHub上提供了应用程序和源代码:  

> HMD-VR application: 

https://github.com/Ramialison-Lab/VR-Cardiomics

> FTVR application:

https://github.com/Ramialison-Lab/3DCardiomicsZSpace

首发公号国家基因库大数据平台

参考文献

Bienroth D, Nim HT, Garkov D, Klein K, Jaeger-Honz S, Ramialison M, Schreiber F. Spatially resolved transcriptomics in immersive environments. Vis Comput Ind Biomed Art. 2022 Jan 10;5(1):2.

图片来源于Int J Mol Sci.官网和参考文献,如有侵权请联系删除。

收录于话题 #时空组/空间组学

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