Spatial transcriptome

📚 この記事についてイメージング型トラックの全記事を、1枚の地図としてまとめます。各ブロックが何を扱ったのか、トラックを通じて何度も出てきた原則は何か、そしてどこから読み始めるとよいのかを示します。🔙 前の記事：イメージング型 空間トランス...

📚 この記事についてシーケンス型トラックの全記事を、1枚の地図としてまとめます。各ブロックが何を扱ったのか、シリーズを通じて何度も出てきた原則は何か、そしてどこから読み始めるとよいのかを示します。🔙 前の記事：シーケンス型 空間トランスクリ...

📚 この記事について大量のデータで事前学習した基盤モデルを、空間データの解析にどう使うかを扱います。何で学んだモデルなのかをどう確かめるか、3つの使い方の違い、そして性能をどう正しく評価するかを整理します。これでシーケンス型トラックの本編は...

📚 この記事についてH&E 画像から遺伝子発現を予測する取り組みを扱います。何が予測できて何ができないのか、評価でいちばん多い誤りは何か、そしてこの技術を何に使うべきかを整理します。🔙 前の記事：シーケンス型 空間トランスクリプトーム：空間...

📚 この記事について転写産物だけでなく、クロマチンやタンパク質も同じ座標で測る方法を扱います。同じ切片で測るか連続切片で測るかという選択が、統合の難しさをすべて決めるという構造を整理します。これで統合・発展ブロックは完結します。🔙 前の記事...

📚 この記事について連続切片を物理的に重ね合わせ、3D として扱う工程を扱います。なぜ座標だけでは重ならないのか、発現をどう手がかりに使うのか、そして積み上げた 3D に何を期待してよいのかを整理します。🔙 前の記事：シーケンス型 空間トラ...

📚 この記事について複数のスライドやサンプルを一緒に解析する工程を扱います。「統合」という言葉が2つのまったく違う操作を指していること、何をバッチとみなすべきか、そして比べられる形にどうそろえるかを整理します。🔙 前の記事：シーケンス型 空...

📚 この記事についてコピー数の変化を空間データから推定し、腫瘍とその周囲の関係を読む工程を扱います。混合が推定に何をもたらすのか、正常の基準をどう取るのか、そしてクローンの空間分布から何が言えるのかを整理します。🔙 前の記事：シーケンス型 ...

📚 この記事についてパスウェイや転写因子の活性を、空間データで推定する工程を扱います。フィーチャが混合であることが活性の推定に何をもたらすのか、そして単位の選び方でどう結果が変わるのかを整理します。🔙 前の記事：シーケンス型 空間トランスク...

📚 この記事についてリガンド–受容体の解析を、空間データで行う工程を扱います。1フィーチャが混合であることが、この解析に何をもたらすのか。そして全転写産物であることの利点と、その裏返しを整理します。🔙 前の記事：シーケンス型 空間トランスク...