81 research outputs found
Spatially resolved clonal copy number alterations in benign and malignant tissue
Publisher Copyright: © 2022, The Author(s).Defining the transition from benign to malignant tissue is fundamental to improving early diagnosis of cancer1. Here we use a systematic approach to study spatial genome integrity in situ and describe previously unidentified clonal relationships. We used spatially resolved transcriptomics2 to infer spatial copy number variations in >120,000 regions across multiple organs, in benign and malignant tissues. We demonstrate that genome-wide copy number variation reveals distinct clonal patterns within tumours and in nearby benign tissue using an organ-wide approach focused on the prostate. Our results suggest a model for how genomic instability arises in histologically benign tissue that may represent early events in cancer evolution. We highlight the power of capturing the molecular and spatial continuums in a tissue context and challenge the rationale for treatment paradigms, including focal therapy.Peer reviewe
Spatially resolved clonal copy number alterations in benign and malignant tissue
Publisher Copyright: © 2022, The Author(s).Defining the transition from benign to malignant tissue is fundamental to improving early diagnosis of cancer1. Here we use a systematic approach to study spatial genome integrity in situ and describe previously unidentified clonal relationships. We used spatially resolved transcriptomics2 to infer spatial copy number variations in >120,000 regions across multiple organs, in benign and malignant tissues. We demonstrate that genome-wide copy number variation reveals distinct clonal patterns within tumours and in nearby benign tissue using an organ-wide approach focused on the prostate. Our results suggest a model for how genomic instability arises in histologically benign tissue that may represent early events in cancer evolution. We highlight the power of capturing the molecular and spatial continuums in a tissue context and challenge the rationale for treatment paradigms, including focal therapy.Peer reviewe
Computational methods for analysis of spatial transcriptomics data : An exploration of the spatial gene expression landscape
Transcriptomics techniques, whether in the form of bulk, single cell/nuclei, or spatial methods have fueled a substantial expansion of our knowledge about the biological systems within and around us. In addition, the rate of innovation has accelerated over the last decade, resulting in a multitude of technological advances and new methods for generation of transcriptomics data. In 2009, isolating and characterizing the transcriptome of a single cell was seen as a major achievement, ten years later, in 2019, studies surveying a hundred thousand cells were commonplace. The field of spatial transcriptomics went through an equally transformative phase; from struggling with simultaneous characterization of a few targets, to seamlessly provide spatially resolved maps of the full transcriptome. Inevitably, weâre approaching an inflection point where the generation of data is no longer the bottleneck, but rather its analysis. Alas, with standardized commercial products, high-quality spatial transcriptomics data can now be generated en masse. Hence, questions about data analysis have started to replace those of data generation. The work in this thesis seeks to address some of these emerging questions; the five articles it encompasses presents new methods for analysis of spatial transcriptomics data and examples of their application. Furthermore, it contains an introduction to current experimental and computational spatial transcriptomics techniques, as well as a section about data modeling. In Article I, a probabilistic model for integration of single cell/nuclei and spatial transcriptomics data is presented. In short, the method allows for mixed signals â present in certain spatial transcriptomics platforms â to be decomposed into contributions from biologically relevant cell types or states derived from single cell/nuclei data. The model was implemented in code as a software, stereoscope, which is open source and publicly available. The same policy of open source and high transparency holds true for all software or code associated with this thesis. The stereoscope method has been used in several studies, one example being Article II, where we examined the spatial transcriptomics landscape of HER2-positive breast cancer patients. By integrating single cell and spatial transcriptomics data, several intriguing co-localization signals emerged. These signals allowed us to identify a signature for tertiary lymphoid structures and evidence of a trifold interaction involving: type I interferon signals, a T-cell subset, and a macrophage subset. However, the work also included other forms of explorative data analysis, such as unsupervised expression-based clustering. The clusters from this analysis, once annotated, exhibited high concordance with annotations provided by a pathologist and the tissue morphology. Taken together, this makes a compelling case for the use of spatial transcriptomics in the age of âdigital pathology.â Finally, we also derived âcore signaturesâ from the expression-based clusters, representing common expression profiles shared across the patients. In Article III, we present a computational method, sepal, designed to identify genes with distinct spatial patterns, often referred to as âspatially variable genes.â The method uses Fickâs second law to simulate diffusion of transcripts in the tissue, measuring the time until convergence (a spatially uniform and homogeneous state). It then ranks the genes by their âdiffusion time.â The assumption being that genes exhibiting strong spatial patterns will take longer time to converge compared to genes with no pattern, thus relating the diffusion time to the degree of spatial structure. Article IV constitutes a study of the mouse liver using spatial transcriptomics. As before, we employed stereoscope for the purpose of single cell integration, but realized more tailored computational tools â towards the specific tissue â were required to address certain questions. Thus, we developed two computational methods, one devoted to vein type identity prediction, the other enabling a change of data representation. In essence, to predict the vein identities, we first assembled spatially weighted composite expression profiles from â to the vein â neighboring observations. Then, a logistic classifier was trained using the composite profiles. Once the model was trained, it could be used to assign vein type identities to ambiguous or unannotated veins. In the second method, the two-dimensional spatial data was recast into a more informative one-dimensional representation by treating gene expression as a function of an observationâs distance to its nearest vein structure. The final work, Article V, expands the idea of recasting data into a more informative or helpful representation. More precisely, we present a method, eggplant, that allows the user to transfer spatial transcriptomics data from multiple sources to a common coordinate framework (CCF). Transfer of information to a CCF means spatial signals can be compared across conditions and time points, unlocking a plethora of valuable downstream analyses. For example, we perform spatiotemporal modeling of a synthetic system, and introduce the concept of âspatial arithmeticsâ to study local expression differences. With a growing corpus of spatial trancsriptomics data and ambitious international efforts like the Human Cell Atlas, we deem these sort of methods essential to leverage the dataâs full potential.Transkriptomiktekniker, bĂ„de i form av bulk, single cell/nuclei och spatiala metoder har tillĂ„tit oss att utvidga vĂ„r kunskap om de biologiska system omkring likvĂ€l som inom oss. Under det senaste decenniet sĂ„ har mĂ€ngden innovationer inom omrĂ„det ökat pĂ„ ett lavinartat sĂ€tt, och en uppsjö teknologiska avancemang har gjorts. Resultatet av detta Ă€r flertalet nya experimentella metoder. Ă
r 2009 sĂ„ sĂ„gs isolering och karaktĂ€risering av en enda cells transkriptom som ett stort framsteg, tio Ă„r senare (2019) sĂ„ var studier med kartlĂ€ggning av transkriptomet hos var och en av hundratusentals celler nĂ€rmast osensationellt. FĂ€ltet som benĂ€mns spatial transcriptomics (sv. spatial transkriptomik) har genomgĂ„tt en likvĂ€rdigt transformativ fas; det har gĂ„tt frĂ„n att kĂ€mpa med att uppskatta uttrycket av ett fĂ„tal gener samtidigt till att kunna producera en spatial bild av samtliga gener i transkriptomet. Inte ovĂ€ntat sĂ„ nĂ€rmar vi oss en inflektionspunkt dĂ€r analys, istĂ€llet för produktion av data, Ă€r den begrĂ€nsande faktorn. Med standardiserade kommersiella produkter sĂ„ kan högkvalitativ spatial transcriptomics data effektivt genereras i stor skala. SĂ„ledes har frĂ„gor kring analys av data börjat ersĂ€tta dem som berör dess framstĂ€llning. Denna avhandling Ă€mnar behandla vissa av dessa nya frĂ„gor; de fem artiklarna som den innefattar presenterar nya metoder för analys av spatial transcriptomics data samt exempel pĂ„ deras applikationsomrĂ„den. Avhandlingen ger Ă€ven en överskĂ„dlig beskrivning av existerande metoder för produktion och analys av spatial transcriptomics data samt innehĂ„ller ett avsnitt om datamodellering. I Artikel I sĂ„ presenteras en probabilistisk modell för integration av single cell/nuclei och spatial transcriptomics data. Metoden möjliggör en dekomposering av de blandade signaler som Ă€r karaktĂ€ristiska för data frĂ„n vissa spatial transcriptomics tekniker. Detta gör det möjligt att beskriva observationer utifrĂ„n deras sammansĂ€ttning av biologiskt relevanta celltyper, definierade i single cell/nuclei data, istĂ€llet för enbart genuttryck. Modellen implementerades Ă€ven i kod som mjukvara och lanserades, med öppen kĂ€llkod samt full tillgĂ€nglighet för allmĂ€nheten, under namnet stereoscope. Samma riktlinjer kring öppenhet och transparens gĂ€ller för all mjukvara och kod som Ă€r associerad med denna avhandling. Metoden, stereoscope, har anvĂ€nts i flertalet studier varav Artikel II Ă€r ett exempel. I detta arbete sĂ„ undersökte vi det spatiala expressionslandskapet hos HER2- positiva bröstcancerpatienter. Genom att integra spatial och single cell data identifierade vi flertalet intressanta kolokaliseringssignaler. FrĂ„n dessa signaler kunde vi definiera en signatur för tertiĂ€ra lymfstrukturer samt se indikationer pĂ„ en trevĂ€gsinteraktion mellan en interferon I signal, ett T-cell subset, och ett makrofag subset. Arbetet innefattade Ă€ven ytterligare dataanalys, dĂ€r vi nyttjade icke-vĂ€gledd (eng. unsupervised) klustring av genexpressionsdatan. De resulterande klustrena, efter annotering, stĂ€mde vĂ€l överens med morfologin och annoteringar som tillhandahĂ„llits frĂ„n en patolog. Sammantaget sĂ„ bekrĂ€ftar dessa resultat vĂ€rdet i att anvĂ€nda spatial transcriptomics för âdigital patologiâ. Slutligen, frĂ„n genexpressionsklustren sĂ„ kunde Ă€ven âkĂ€rnsignaturerâ identifieras, vilka representerar generella expressionsprofiler som delas av flertalet patienter.   I Artikel III sĂ„ presenterar vi ytterligare en analysmetod, sepal, vilken Ă€r utvecklad för att identifiera gener med distinkta spatiala mönster, ofta refererade till som âspatialt variabla generâ (eng. spatially variable genes). Metoden anvĂ€nder först Ficks andra lag för att simulera diffusion av transkript i vĂ€vnaden, samtidigt som tiden till konvergens (ett spatialt homogent tillstĂ„nd) mĂ€ts. Sedan rankas varje gen baserat pĂ„ dess âdiffusionstidâ. Metoden bygger pĂ„ antagandet att gener som uppvisar spatiala mönster generellt tar lĂ€ngre tid att konvergera jĂ€mfört med gener utan struktur. Artikel IV redogör för en studie av muslevern genom anvĂ€ndandet av spatial transcriptomics. Vi anvĂ€nde stereoscope med syfte att integrera single cell data Ă€ven i detta projekt, men upplevde ett behov av mer skrĂ€ddarsydda metoder för analys av den specifika vĂ€vnaden. SĂ„ledes introducerade vi tvĂ„ nya analysmetoder, en avsedd för predicering av venidentitet, den andra för att representera expressionsdatan pĂ„ ett mer informativt sĂ€tt. För att predicera venidentiteter sĂ„ skapade vi sammansatta och spatialt viktade genexpressionsprofiler baserat pĂ„ observationer frĂ„n respektive vens nĂ€rliggande omrĂ„de. DĂ€refter trĂ€nade vi en logistisk klassificerare med syfte att kunna identifiera huruvida en ven tillhörde klassen âcentralvenâ eller âportalvenâ givet dess sammansatta genexpressionsprofil. Efter att modellen trĂ€nats sĂ„ kunde den anvĂ€ndas för att tillskriva oannoterade eller svĂ„rannoterade vener en av de tvĂ„ nĂ€mnda identiteterna. I den andra metoden sĂ„ förflyttar vi tvĂ„dimensionell spatial transcriptomics data till en mer informativ endimensionell representation, detta genom att behandla genexpressionsuttrycket som en funktion av avstĂ„ndet till en observations nĂ€rmaste venstruktur. I det sista arbetet, Artikel V, sĂ„ vidareutvecklar vi idĂ©en om att förflytta data till en mer informativ eller anvĂ€ndbar representation. Mer exakt sĂ„ presenterar vi en metod, eggplant, som tillĂ„ter anvĂ€ndaren att projicera data frĂ„n flertalet prover eller experiment till ett gemensamt koordinatsystem (eng. common coordinate framework, kort CCF). Genom att förflytta information till ett CCF sĂ„ kan spatiala signaler jĂ€mföras mellan olika tillstĂ„nd och tidpunkter, vilket Ă€r nödvĂ€ndigt för flertalet vĂ€rdefulla sekundĂ€ranalyser. Exempel pĂ„ sĂ„dana analyser i vĂ„r studie Ă€r: spatiotemporal modellering av ett syntetiskt system, och âspatial aritmetikâ applicerad pĂ„ experimentellt inhĂ€mtad vĂ€vnadsdata. Med en vĂ€xande mĂ€ngd av spatial transcriptomics data och ambitiösa internationella initiativ som âthe Human Cell Atlasâ, sĂ„ anser vi att liknande metoder Ă€r essentiella för att kunna nyttja datan till dess fulla potentialQC 2022-02-22</p
Ska vi sluta ha roligt nu? : Policyimplementering av jÀmstÀlldhetsdokument i gymnasieskolan
Regeringen staÌrkte i boÌrjan av tvaÌtusentalet arbetet med jaÌmstaÌlldhet genom att infoÌra strategin jaÌmstaÌlldhetsintegrering i alla politikomraÌden vilket aÌven aÌr metoden som ska ligga till grund foÌr skolans jaÌmstaÌlldhetsarbete. Syftet med studien aÌr att utifraÌn gymnasielaÌrares perspektiv undersoÌka hur styrdokument saÌsom skollagen och laÌroplanen paÌverkar laÌrares jaÌmstaÌlldhetsarbete i gymnasieskolan. Eftersom skolan aÌr en del av den offentliga foÌrvaltningen och laÌrarna offentliga tjaÌnstemaÌn och daÌrmed naÌrbyraÌkrater kommer teorin om naÌrbyraÌkrater att anvaÌndas. I och med sin yrkesroll har laÌrarna till uppgift att verkstaÌlla politiskt fattade beslut varpaÌ Lundquist teori om policyimplementering kommer att anvaÌndas. Eftersom min studie utgaÌr fraÌn aktoÌrers perspektiv laÌmpar sig den kvalitativa metoden fallstudie saÌledes vaÌl. AÌtta laÌrare paÌ olika skolenheter paÌ en gymnasieskola i Norrbotten intervjuades. Trots styrdokument som faststaÌller att alla elever ska ges en likvaÌrdig utbildning visar resultaten av studien i enighet med tidigare forskning att skolan i Sverige inte kan anses vara jaÌmstaÌlld. Under intervjuerna framkom skillnader mellan laÌrarna paÌ de teoretiska programmen och de praktiska, likvaÌl som mellan kvinnor och maÌn. FoÌr att laÌrarna ska kunna arbeta med policyimplementering kraÌvs det att de foÌrstaÌr, kan och vill arbeta med det. LaÌrarna kan anses vara med benaÌgna att infoÌra jaÌmstaÌlldhetspolicy naÌr de anser att behovet finns och adresserar en verklig utmaning. Att policyn aÌr flexibel kan ocksaÌ anses vara naÌgonting positivt daÌ laÌrarna ges moÌjlighet att arbeta med jaÌmstaÌlldhet utifraÌn deras egna ideÌer. Samtidigt aÌr det naÌgonting riskabelt, daÌ inte alla laÌrare har samma tankar och ideÌer om hur jaÌmstaÌlldhetsarbetet boÌr bedrivas. Samtidigt som viljan aÌr det som i slutaÌndan tycks vara vad som avgoÌr laÌrarnas arbete med jaÌmstaÌlldhet, aÌr det ocksaÌ det som aÌr svaÌrast att foÌraÌndra. Dessutom saknas det i princip uppfoÌljning paÌ laÌrarnas arbete och deras handlingsutrymme aÌr saÌ pass stort att de, om de vill, skulle kunna vaÌlja bort arbetet med jaÌmstaÌlldhet. FoÌr de laÌrare som baÌde foÌrstaÌr, kan och vill arbeta med jaÌmstaÌlldhet aÌr arbetet aÌndaÌ inte enkelt. Om men det finns styrdokument som fastslaÌr att skolan ska vara jaÌmstaÌlld fostrar samhaÌllets normer flickor och pojkar olika redan fraÌn foÌdseln. NaÌgot som aÌven tyder paÌ att Sverige, som trots att det aÌr ett av de mest jaÌmstaÌllda laÌnderna i vaÌrlden, aÌndaÌ praÌglas av normer och beteenden kopplat till koÌn som resulterar i olika foÌrvaÌntningar
Computational methods for analysis of spatial transcriptomics data : An exploration of the spatial gene expression landscape
Transcriptomics techniques, whether in the form of bulk, single cell/nuclei, or spatial methods have fueled a substantial expansion of our knowledge about the biological systems within and around us. In addition, the rate of innovation has accelerated over the last decade, resulting in a multitude of technological advances and new methods for generation of transcriptomics data. In 2009, isolating and characterizing the transcriptome of a single cell was seen as a major achievement, ten years later, in 2019, studies surveying a hundred thousand cells were commonplace. The field of spatial transcriptomics went through an equally transformative phase; from struggling with simultaneous characterization of a few targets, to seamlessly provide spatially resolved maps of the full transcriptome. Inevitably, weâre approaching an inflection point where the generation of data is no longer the bottleneck, but rather its analysis. Alas, with standardized commercial products, high-quality spatial transcriptomics data can now be generated en masse. Hence, questions about data analysis have started to replace those of data generation. The work in this thesis seeks to address some of these emerging questions; the five articles it encompasses presents new methods for analysis of spatial transcriptomics data and examples of their application. Furthermore, it contains an introduction to current experimental and computational spatial transcriptomics techniques, as well as a section about data modeling. In Article I, a probabilistic model for integration of single cell/nuclei and spatial transcriptomics data is presented. In short, the method allows for mixed signals â present in certain spatial transcriptomics platforms â to be decomposed into contributions from biologically relevant cell types or states derived from single cell/nuclei data. The model was implemented in code as a software, stereoscope, which is open source and publicly available. The same policy of open source and high transparency holds true for all software or code associated with this thesis. The stereoscope method has been used in several studies, one example being Article II, where we examined the spatial transcriptomics landscape of HER2-positive breast cancer patients. By integrating single cell and spatial transcriptomics data, several intriguing co-localization signals emerged. These signals allowed us to identify a signature for tertiary lymphoid structures and evidence of a trifold interaction involving: type I interferon signals, a T-cell subset, and a macrophage subset. However, the work also included other forms of explorative data analysis, such as unsupervised expression-based clustering. The clusters from this analysis, once annotated, exhibited high concordance with annotations provided by a pathologist and the tissue morphology. Taken together, this makes a compelling case for the use of spatial transcriptomics in the age of âdigital pathology.â Finally, we also derived âcore signaturesâ from the expression-based clusters, representing common expression profiles shared across the patients. In Article III, we present a computational method, sepal, designed to identify genes with distinct spatial patterns, often referred to as âspatially variable genes.â The method uses Fickâs second law to simulate diffusion of transcripts in the tissue, measuring the time until convergence (a spatially uniform and homogeneous state). It then ranks the genes by their âdiffusion time.â The assumption being that genes exhibiting strong spatial patterns will take longer time to converge compared to genes with no pattern, thus relating the diffusion time to the degree of spatial structure. Article IV constitutes a study of the mouse liver using spatial transcriptomics. As before, we employed stereoscope for the purpose of single cell integration, but realized more tailored computational tools â towards the specific tissue â were required to address certain questions. Thus, we developed two computational methods, one devoted to vein type identity prediction, the other enabling a change of data representation. In essence, to predict the vein identities, we first assembled spatially weighted composite expression profiles from â to the vein â neighboring observations. Then, a logistic classifier was trained using the composite profiles. Once the model was trained, it could be used to assign vein type identities to ambiguous or unannotated veins. In the second method, the two-dimensional spatial data was recast into a more informative one-dimensional representation by treating gene expression as a function of an observationâs distance to its nearest vein structure. The final work, Article V, expands the idea of recasting data into a more informative or helpful representation. More precisely, we present a method, eggplant, that allows the user to transfer spatial transcriptomics data from multiple sources to a common coordinate framework (CCF). Transfer of information to a CCF means spatial signals can be compared across conditions and time points, unlocking a plethora of valuable downstream analyses. For example, we perform spatiotemporal modeling of a synthetic system, and introduce the concept of âspatial arithmeticsâ to study local expression differences. With a growing corpus of spatial trancsriptomics data and ambitious international efforts like the Human Cell Atlas, we deem these sort of methods essential to leverage the dataâs full potential.Transkriptomiktekniker, bĂ„de i form av bulk, single cell/nuclei och spatiala metoder har tillĂ„tit oss att utvidga vĂ„r kunskap om de biologiska system omkring likvĂ€l som inom oss. Under det senaste decenniet sĂ„ har mĂ€ngden innovationer inom omrĂ„det ökat pĂ„ ett lavinartat sĂ€tt, och en uppsjö teknologiska avancemang har gjorts. Resultatet av detta Ă€r flertalet nya experimentella metoder. Ă
r 2009 sĂ„ sĂ„gs isolering och karaktĂ€risering av en enda cells transkriptom som ett stort framsteg, tio Ă„r senare (2019) sĂ„ var studier med kartlĂ€ggning av transkriptomet hos var och en av hundratusentals celler nĂ€rmast osensationellt. FĂ€ltet som benĂ€mns spatial transcriptomics (sv. spatial transkriptomik) har genomgĂ„tt en likvĂ€rdigt transformativ fas; det har gĂ„tt frĂ„n att kĂ€mpa med att uppskatta uttrycket av ett fĂ„tal gener samtidigt till att kunna producera en spatial bild av samtliga gener i transkriptomet. Inte ovĂ€ntat sĂ„ nĂ€rmar vi oss en inflektionspunkt dĂ€r analys, istĂ€llet för produktion av data, Ă€r den begrĂ€nsande faktorn. Med standardiserade kommersiella produkter sĂ„ kan högkvalitativ spatial transcriptomics data effektivt genereras i stor skala. SĂ„ledes har frĂ„gor kring analys av data börjat ersĂ€tta dem som berör dess framstĂ€llning. Denna avhandling Ă€mnar behandla vissa av dessa nya frĂ„gor; de fem artiklarna som den innefattar presenterar nya metoder för analys av spatial transcriptomics data samt exempel pĂ„ deras applikationsomrĂ„den. Avhandlingen ger Ă€ven en överskĂ„dlig beskrivning av existerande metoder för produktion och analys av spatial transcriptomics data samt innehĂ„ller ett avsnitt om datamodellering. I Artikel I sĂ„ presenteras en probabilistisk modell för integration av single cell/nuclei och spatial transcriptomics data. Metoden möjliggör en dekomposering av de blandade signaler som Ă€r karaktĂ€ristiska för data frĂ„n vissa spatial transcriptomics tekniker. Detta gör det möjligt att beskriva observationer utifrĂ„n deras sammansĂ€ttning av biologiskt relevanta celltyper, definierade i single cell/nuclei data, istĂ€llet för enbart genuttryck. Modellen implementerades Ă€ven i kod som mjukvara och lanserades, med öppen kĂ€llkod samt full tillgĂ€nglighet för allmĂ€nheten, under namnet stereoscope. Samma riktlinjer kring öppenhet och transparens gĂ€ller för all mjukvara och kod som Ă€r associerad med denna avhandling. Metoden, stereoscope, har anvĂ€nts i flertalet studier varav Artikel II Ă€r ett exempel. I detta arbete sĂ„ undersökte vi det spatiala expressionslandskapet hos HER2- positiva bröstcancerpatienter. Genom att integra spatial och single cell data identifierade vi flertalet intressanta kolokaliseringssignaler. FrĂ„n dessa signaler kunde vi definiera en signatur för tertiĂ€ra lymfstrukturer samt se indikationer pĂ„ en trevĂ€gsinteraktion mellan en interferon I signal, ett T-cell subset, och ett makrofag subset. Arbetet innefattade Ă€ven ytterligare dataanalys, dĂ€r vi nyttjade icke-vĂ€gledd (eng. unsupervised) klustring av genexpressionsdatan. De resulterande klustrena, efter annotering, stĂ€mde vĂ€l överens med morfologin och annoteringar som tillhandahĂ„llits frĂ„n en patolog. Sammantaget sĂ„ bekrĂ€ftar dessa resultat vĂ€rdet i att anvĂ€nda spatial transcriptomics för âdigital patologiâ. Slutligen, frĂ„n genexpressionsklustren sĂ„ kunde Ă€ven âkĂ€rnsignaturerâ identifieras, vilka representerar generella expressionsprofiler som delas av flertalet patienter.   I Artikel III sĂ„ presenterar vi ytterligare en analysmetod, sepal, vilken Ă€r utvecklad för att identifiera gener med distinkta spatiala mönster, ofta refererade till som âspatialt variabla generâ (eng. spatially variable genes). Metoden anvĂ€nder först Ficks andra lag för att simulera diffusion av transkript i vĂ€vnaden, samtidigt som tiden till konvergens (ett spatialt homogent tillstĂ„nd) mĂ€ts. Sedan rankas varje gen baserat pĂ„ dess âdiffusionstidâ. Metoden bygger pĂ„ antagandet att gener som uppvisar spatiala mönster generellt tar lĂ€ngre tid att konvergera jĂ€mfört med gener utan struktur. Artikel IV redogör för en studie av muslevern genom anvĂ€ndandet av spatial transcriptomics. Vi anvĂ€nde stereoscope med syfte att integrera single cell data Ă€ven i detta projekt, men upplevde ett behov av mer skrĂ€ddarsydda metoder för analys av den specifika vĂ€vnaden. SĂ„ledes introducerade vi tvĂ„ nya analysmetoder, en avsedd för predicering av venidentitet, den andra för att representera expressionsdatan pĂ„ ett mer informativt sĂ€tt. För att predicera venidentiteter sĂ„ skapade vi sammansatta och spatialt viktade genexpressionsprofiler baserat pĂ„ observationer frĂ„n respektive vens nĂ€rliggande omrĂ„de. DĂ€refter trĂ€nade vi en logistisk klassificerare med syfte att kunna identifiera huruvida en ven tillhörde klassen âcentralvenâ eller âportalvenâ givet dess sammansatta genexpressionsprofil. Efter att modellen trĂ€nats sĂ„ kunde den anvĂ€ndas för att tillskriva oannoterade eller svĂ„rannoterade vener en av de tvĂ„ nĂ€mnda identiteterna. I den andra metoden sĂ„ förflyttar vi tvĂ„dimensionell spatial transcriptomics data till en mer informativ endimensionell representation, detta genom att behandla genexpressionsuttrycket som en funktion av avstĂ„ndet till en observations nĂ€rmaste venstruktur. I det sista arbetet, Artikel V, sĂ„ vidareutvecklar vi idĂ©en om att förflytta data till en mer informativ eller anvĂ€ndbar representation. Mer exakt sĂ„ presenterar vi en metod, eggplant, som tillĂ„ter anvĂ€ndaren att projicera data frĂ„n flertalet prover eller experiment till ett gemensamt koordinatsystem (eng. common coordinate framework, kort CCF). Genom att förflytta information till ett CCF sĂ„ kan spatiala signaler jĂ€mföras mellan olika tillstĂ„nd och tidpunkter, vilket Ă€r nödvĂ€ndigt för flertalet vĂ€rdefulla sekundĂ€ranalyser. Exempel pĂ„ sĂ„dana analyser i vĂ„r studie Ă€r: spatiotemporal modellering av ett syntetiskt system, och âspatial aritmetikâ applicerad pĂ„ experimentellt inhĂ€mtad vĂ€vnadsdata. Med en vĂ€xande mĂ€ngd av spatial transcriptomics data och ambitiösa internationella initiativ som âthe Human Cell Atlasâ, sĂ„ anser vi att liknande metoder Ă€r essentiella för att kunna nyttja datan till dess fulla potentialQC 2022-02-22</p
Ska vi sluta ha roligt nu? : Policyimplementering av jÀmstÀlldhetsdokument i gymnasieskolan
Regeringen staÌrkte i boÌrjan av tvaÌtusentalet arbetet med jaÌmstaÌlldhet genom att infoÌra strategin jaÌmstaÌlldhetsintegrering i alla politikomraÌden vilket aÌven aÌr metoden som ska ligga till grund foÌr skolans jaÌmstaÌlldhetsarbete. Syftet med studien aÌr att utifraÌn gymnasielaÌrares perspektiv undersoÌka hur styrdokument saÌsom skollagen och laÌroplanen paÌverkar laÌrares jaÌmstaÌlldhetsarbete i gymnasieskolan. Eftersom skolan aÌr en del av den offentliga foÌrvaltningen och laÌrarna offentliga tjaÌnstemaÌn och daÌrmed naÌrbyraÌkrater kommer teorin om naÌrbyraÌkrater att anvaÌndas. I och med sin yrkesroll har laÌrarna till uppgift att verkstaÌlla politiskt fattade beslut varpaÌ Lundquist teori om policyimplementering kommer att anvaÌndas. Eftersom min studie utgaÌr fraÌn aktoÌrers perspektiv laÌmpar sig den kvalitativa metoden fallstudie saÌledes vaÌl. AÌtta laÌrare paÌ olika skolenheter paÌ en gymnasieskola i Norrbotten intervjuades. Trots styrdokument som faststaÌller att alla elever ska ges en likvaÌrdig utbildning visar resultaten av studien i enighet med tidigare forskning att skolan i Sverige inte kan anses vara jaÌmstaÌlld. Under intervjuerna framkom skillnader mellan laÌrarna paÌ de teoretiska programmen och de praktiska, likvaÌl som mellan kvinnor och maÌn. FoÌr att laÌrarna ska kunna arbeta med policyimplementering kraÌvs det att de foÌrstaÌr, kan och vill arbeta med det. LaÌrarna kan anses vara med benaÌgna att infoÌra jaÌmstaÌlldhetspolicy naÌr de anser att behovet finns och adresserar en verklig utmaning. Att policyn aÌr flexibel kan ocksaÌ anses vara naÌgonting positivt daÌ laÌrarna ges moÌjlighet att arbeta med jaÌmstaÌlldhet utifraÌn deras egna ideÌer. Samtidigt aÌr det naÌgonting riskabelt, daÌ inte alla laÌrare har samma tankar och ideÌer om hur jaÌmstaÌlldhetsarbetet boÌr bedrivas. Samtidigt som viljan aÌr det som i slutaÌndan tycks vara vad som avgoÌr laÌrarnas arbete med jaÌmstaÌlldhet, aÌr det ocksaÌ det som aÌr svaÌrast att foÌraÌndra. Dessutom saknas det i princip uppfoÌljning paÌ laÌrarnas arbete och deras handlingsutrymme aÌr saÌ pass stort att de, om de vill, skulle kunna vaÌlja bort arbetet med jaÌmstaÌlldhet. FoÌr de laÌrare som baÌde foÌrstaÌr, kan och vill arbeta med jaÌmstaÌlldhet aÌr arbetet aÌndaÌ inte enkelt. Om men det finns styrdokument som fastslaÌr att skolan ska vara jaÌmstaÌlld fostrar samhaÌllets normer flickor och pojkar olika redan fraÌn foÌdseln. NaÌgot som aÌven tyder paÌ att Sverige, som trots att det aÌr ett av de mest jaÌmstaÌllda laÌnderna i vaÌrlden, aÌndaÌ praÌglas av normer och beteenden kopplat till koÌn som resulterar i olika foÌrvaÌntningar
A Landmark-based Common Coordinate Framework for Spatial Transcriptomics Data
The increasing amount of spatial transcriptomics data prompts for means to amalgamate observations from distinct experiments, especially attractive is to cast quantities from different sources into a common coordinate frame-work (CCF) to relate signals across space. We here present a method that enables transfer of information from multiple samples to a reference representing a CCF, and show its utility by analyzing an assortment of real and synthetic data sets.QC 20220222</p
A Landmark-based Common Coordinate Framework for Spatial Transcriptomics Data
The increasing amount of spatial transcriptomics data prompts for means to amalgamate observations from distinct experiments, especially attractive is to cast quantities from different sources into a common coordinate frame-work (CCF) to relate signals across space. We here present a method that enables transfer of information from multiple samples to a reference representing a CCF, and show its utility by analyzing an assortment of real and synthetic data sets.QC 20220222</p
L'habit fait l'homme : Ătude des vĂȘtements et de leur rĂŽle dans les conditions sociales et psychologiques dans Madame Bovary par Gustave Flaubert et deux nouvelles de Guy de Maupassant; «Boule de Suif» et «La Parure»
Gustave Flaubert et Guy de Maupassant Ă©taient des amis et des Ă©crivains rĂ©alistes qui voulaient dĂ©crire la sociĂ©tĂ© en entier comme des artisans plutĂŽt comme des artistes. En le faisant tous les deux utilisaient les habits des personnages dans leurs Ćuvres pour dĂ©couvrir la sociĂ©tĂ©, la stratifictaion dans la sociĂ©tĂ© et les personnages des Ćuvres. Mais, malgrĂ© qu'ils veuillent travailler comme des artisans ils avaient des styles trĂšs prĂ©cises et Ă©laborĂ©s. L'approche sociocritique est la mĂ©thode pour comprendre; Comment les habits dĂ©masquent la position des personnages dans la sociĂ©tĂ© Comment les habits racontent lâhistoire et la psychologie des personnages Comment les habits symbolisent les caractĂšres dans un plus grand contexte littĂ©raireGustave Flaubert and Guy de Maupassant were friends and realist authors who wanted to describe the totality of society as artisans rather than artists. In doing so both of them used the way their characters dressed to discover society, the stratification in society and the characters in their literary work. However, in spite of their will to work as artisans they were stylistically prominent with styles precise and elaborated.From a socio-critical point of view this essay tries to understand: How the out-fit unveils the social position of the characters. How the out-fit unveils the story and psychology of the characters. How the out-fit symbolises the characters in a wider literary context.Gustave Flaubert och Guy de Maupassant var vĂ€nner och realistiska författare som ville beskriva samhĂ€llet i sin helhet som hantverkare snarare Ă€n konstnĂ€rer. NĂ€r de gjorde det anvĂ€nde bĂ„da tvĂ„ personernas klĂ€der för att avslöja samhĂ€llet, klassuppdelningen i samhĂ€llet och personernas psykologi i sina verk. Men, trots att de ville arbeta som hantverkare var bĂ„da stilistiskt framstĂ„ende med varsin precis och genomarbetad stil.FrĂ„n en sociokristisk synvinkel försöker denna uppsats förstĂ„: Hur klĂ€derna avslöjar personernas sociala stĂ€llning. Hur klĂ€derna avslöjar personernas berĂ€ttelse och psykologi. Hur klĂ€derna symboliserar personerna i ett större litterĂ€rt sammanhang
En berÀttelse Àr som vinden : om att erbjuda miljöer för en reflekterande litteraturlÀsning pÄ tre olika program i gymnasieskolan
Validerat; 20101217 (root
- âŠ