Integrating Morphology and Gene Expression of Brain Cells in Unpaired Single-Cell Data using GeoAdvAE

Cellular morphological transitions are widely observed in many diseases; however, the functional role of these morphologies remains unclear, as most technologies are unable to profile both form and function simultaneously. However, computationally linking single-cell morphology and transcriptomics of brain cells is challenging due to a lack of feature correspondences. We present GeoAdvAE, a geometry-aware adversarial autoencoder for diagonal (unpaired) integration of single-cell morphology and single-cell RNA sequencing. To validate GeoAdvAE, we leverage Patch-seq neurons with joint morphology-RNA measurements. We then apply GeoAdvAE to microglia from the 5xFAD mouse model, a model system of Alzheimer's disease, by integrating morphologies with single-cell RNA-seq profiles to recover a one-dimensional axis that aligns the two modalities. Our integration also enables us to identify gene expression signatures that do not correspond to morphological changes.

Intégration de la morphologie et de l'expression génétique des cellules cérébrales dans des données unicellulaires non appariées à l'aide de GeoAdvAE

Les transitions morphologiques cellulaires sont fréquemment observées dans de nombreuses maladies ; cependant, leur rôle fonctionnel demeure obscur, la plupart des technologies étant incapables de caractériser simultanément la forme et la fonction. Cependant, l'établissement d'un lien informatique entre la morphologie et la transcriptomique des cellules cérébrales à l'échelle de la cellule unique est complexe en raison du manque de correspondances entre les caractéristiques. Nous présentons GeoAdvAE, un auto-encodeur antagoniste prenant en compte la géométrie, permettant l'intégration diagonale (non appariée) de la morphologie et du séquençage d'ARN de cellules uniques. Pour valider GeoAdvAE, on utilise des neurones Patch-seq avec des mesures conjointes de morphologie et d’ARN. Nous appliquons ensuite GeoAdvAE à la microglie du modèle murin 5xFAD, un modèle de la maladie d’Alzheimer, en intégrant les morphologies aux profils de séquençage d’ARN de cellules uniques afin de reconstruire un axe unidimensionnel alignant les deux modalités. Notre intégration nous permet aussi d'identifier des signatures d'expression génique qui ne correspondent pas à des changements morphologiques.

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Statistics Meets Science: Methodology Across the Genome

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