細胞コミュニティ解析

細胞コミュニティ解析

Segmentation技術の向上や空間オミクス解析の登場で病理画像解析が盛んになり、その細胞の分布、位置関係を解析するニーズが増えている。 1つの細胞に空間的に繋がりを持った周囲の細胞を「細胞コミュニティ」と呼ぶことにする。 細胞コミュニティを解析することで、以下のような疑問の解決に繋がる。 - どの細胞種が共起/排他関係なのか - 組織中にはどんなコミュニティがあるのか - 疾患によってコミュニティが変わるのか 細胞コミュニティを計算する際に、グラフ理論を使うと当てはまりが良い。 細胞がノード、距離や相互作用をエッジというグラフに見立てる。 ノードには「どんな細胞」「マーカー発現量」「細胞形態」と言った特徴量を持ち、それがどんなノードとエッジで繋がっているのかを考えていく。 本書ではそれら細胞のコミュニティをグラフを用いて解析した例を紹介する。なお各解析の情報量が多いので一連の解析は章を分けて同じマークを付けている。 ※ 開発者が無償で公開しているものを扱っているので基本は無償で公開しますが、追加の解説や解析は有償とさせて頂きました。

Chapters
Chapter 01無料公開

事前知識

Chapter 02無料公開

🪢【座標からグラフ作り】kNNグラフ

Chapter 03無料公開

🪢【座標からグラフ作り】Radius グラフ

Chapter 04無料公開

🪢【座標からグラフ作り】Delaunayグラフ

Chapter 05無料公開

🪢 隣接ノードを取得

Chapter 06無料公開

🪢 部分グラフを取り出す

Chapter 07無料公開

🪢 最短経路長行列

Chapter 08無料公開

🪺0️⃣【 Visium 隣接するSpotの同種接続/異種接続をスコアリング 】

Chapter 09無料公開

🪺1️⃣ ドロネーグラフ作り

Chapter 10無料公開

🪺2️⃣ Homotypic Score

Chapter 11無料公開

🪺3️⃣ Heterotypic score

Chapter 12

🪺4️⃣ Python版 Homotypic/Heterotypic scoreの計算

Chapter 13無料公開

🐅1️⃣ 【 UTAG - 隣接細胞の特徴量も使って細胞のクラスタリング - 】

Chapter 14

🐅2️⃣ UTAG - アルゴリズム解説 -

Chapter 15

🐅3️⃣ UTAG - クラスタリング後の下流解析 -

Chapter 16

🐅4️⃣ UTAG - 症例や疾患で変化するクラスターの解析例 -

Chapter 17無料公開

😶‍🌫️1️⃣ 【 SPAtial CEllular Graphical Modeling (SPACE-GM) 】

Chapter 18

😶‍🌫️2️⃣ グラフ、Dataset作り

Chapter 19

😶‍🌫️3️⃣ GNNモデル構築、訓練、予測

Chapter 20無料公開

😀0️⃣ 【 GraphSAGEで細胞コミュニティをクラスタリング 】

Chapter 21無料公開

😀1️⃣ グラフ作り、コミュニティ抽出器

Chapter 22無料公開

😀2️⃣ モデル構築、損失設定

Chapter 23無料公開

😀3️⃣ モデルの訓練 ➔ クラスタリング

Chapter 24無料公開

😀4️⃣ 複数サンプル版

Chapter 25

😀 (追加の解析) コミュニティ内の細胞種、患者ごとのコミュニティの違い

Chapter 26無料公開

🏍️0️⃣【 CytoCommunity 細胞コミュニティをGNNでクラスタリング 】

Chapter 27無料公開

🏍️1️⃣ グラフ作り ➔ DataSet/DataLoader

Chapter 28無料公開

🏍️2️⃣ モデルの構築、訓練

Chapter 29無料公開

🏍️3️⃣ 訓練済みモデルで予測 ➔ クラスタリング結果の確認

Chapter 30無料公開

🏍️4️⃣ アンサンブル学習

Chapter 31

🏍️ (補足情報)DenseGraphConv, Mincut pool, majority_voting

Chapter 32

🏍️(追加の解析) コミュニティ内の細胞種、コミュニティと特徴量

Chapter 33

🏍️5️⃣ [教師あり] グラフ/Datasetの用意、モデルの構築

Chapter 34

🏍️6️⃣ [教師あり] モデルの訓練、予測

Author
Ryota Chijimatsu
Topics
公開
本文更新
NEW
文章量
400,526
価格
500