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

The discovAIR project:a roadmap towards the Human Lung Cell Atlas

The Human Cell Atlas (HCA) consortium aims to establish an atlas of all organs in the healthy human body at single-cell resolution to increase our understanding of basic biological processes that govern development, physiology and anatomy, and to accelerate diagnosis and treatment of disease. The lung biological network of the HCA aims to generate the Human Lung Cell Atlas as a reference for the cellular repertoire, molecular cell states and phenotypes, and the cell-cell interactions that characterise normal lung homeostasis in healthy lung tissue. Such a reference atlas of the healthy human lung will facilitate mapping the changes in the cellular landscape in disease. The discovAIR project is one of six pilot actions for the HCA funded by the European Commission in the context of the H2020 framework program. DiscovAIR aims to establish the first draft of an integrated Human Lung Cell Atlas, combining single-cell transcriptional and epigenetic profiling with spatially resolving techniques on matched tissue samples, as well as including a number of chronic and infectious diseases of the lung. The integrated Lung Cell Atlas will be available as a resource for the wider respiratory community, including basic and translational scientists, clinical medicine, and the private sector, as well as for patients with lung disease and the interested lay public. We anticipate that the Lung Cell Atlas will be the founding stone for a more detailed understanding of the pathogenesis of lung diseases, guiding the design of novel diagnostics and preventive or curative interventions

Optimization of UMI counting strategies for Spatial Transcriptomics

Spatial Transcriptomics (ST) is a microarray-based RNA sequencing technology that allows for genome-wide transcriptome profiling of tissue sections with spatialresolution, which was published in Science by Ståhl and Salmén et al in 2016. Polyadenylated transcripts are captured on a microarray surface through hybridizationwith a barcoded DNA oligo that carries the information necessary to infer spatialposition and transcript uniqueness from the output sequencing reads. The ST protocolutilizes Unique Molecular Identifiers (UMIs) to remove PCR duplicates and obtain reliable estimates of gene counts. However, errors gradually accumulate in the UMIpool as a consequence of enzymatic conversion steps and these errors ought to be addressed computationally in data processing steps to produce reliable gene countestimates.In this thesis, we used ERCC reference RNAs and a set of custom-made DNA oligosas spike-ins in the ST protocol to explore sources of technical variation under controlled experimental conditions. An exploratory analysis of the spike-in data gave new insights into the chemistry which could guide future improvements of the protocol. We also developed a new strategy to bin read alignments before gene quantification and showed that this strategy produces a more reliable output. Finally, we developed an in silicosimulation of the ST library preparation to provide a framework that can be used toevaluate the performance of various computational processing strategies. The simulation was then used to benchmark a set of duplicate removal algorithms used toquantify gene expression.This master thesis project was carried out at SciLifeLab at the division of GeneTechnology under supervision of José Fernandez Navarro.Spatial Transcriptomics (ST) är en teknologi som utvecklades av Ståhl och Salmén etal (2016) och som används för att analysera RNA från vävnadssnitt. Metoden användersig av ett mikrochip som kan fånga upp polyadenylerade molekyler från vävnaden med hjälp av oligo(dT)-prober som är riggade på ytan. Varje yt-prob innehåller en positionsspecifiksekvens som kan användas för att bestämma från vilken position på ytan enRNA-molekyl fångats och ger därmed en möjlighet att analysera transkriptomet överhela vävnadssnittet. Genom att kombinera denna teknologi med högupplöst ljusfältsmikroskopiär det möjligt att skapa en tvådimensionell representation av genuttrycksom direkt kan kopplas till vävnadens morfologi. På varje DNA-oligo finns förutompositions-specifika sekvenser dessutom en kortare sekvens, en så kallad UMI somanvänds för att avlägsna PCR-duplikat. Dessa sekvenser kan signifikant förbättra estimaten av genuttryck, men är känsliga för mutationer och fel som uppstår under de flertalet enzymatiska reaktioner som utnyttjas i ST-protokollet. Fel som uppstår i UMIsekvensen hanteras med data-baserade algoritmer och kräver en noggrann strategi för att generera en precis biologisk representation.I detta projekt användes ett sett av standardiserade RNA-molekyler (ERCC) samtskräddarsydda DNA-oligos som ett substitut för biologiskt material för att utvärderakällor till teknisk variation som har en direkt inverkan på estimeringen av genuttryck.Vi utvecklade även en ny strategi för att gruppera RNA-sekvenser och visar hur denna strategi producerar mer pålitliga resultat. Slutligen presenterar vi en in silico-simuleringav hela ST-metoden som kan användas som ett ramverk för att testa nya algoritmer för att kvantifiera genuttryck. Med detta ramverk utförde vi en riktmärkning av olikaalgoritmer som används för att eliminera PCR-duplikat och selekterade därefter en robust algoritm baserat på resultaten från simuleringen.Detta projekt utfördes på SciLifeLab på avdelningen för genteknologi underhandledning av José Fernandez Navarro

Optimization of UMI counting strategies for Spatial Transcriptomics

Spatial Transcriptomics (ST) is a microarray-based RNA sequencing technology that allows for genome-wide transcriptome profiling of tissue sections with spatialresolution, which was published in Science by Ståhl and Salmén et al in 2016. Polyadenylated transcripts are captured on a microarray surface through hybridizationwith a barcoded DNA oligo that carries the information necessary to infer spatialposition and transcript uniqueness from the output sequencing reads. The ST protocolutilizes Unique Molecular Identifiers (UMIs) to remove PCR duplicates and obtain reliable estimates of gene counts. However, errors gradually accumulate in the UMIpool as a consequence of enzymatic conversion steps and these errors ought to be addressed computationally in data processing steps to produce reliable gene countestimates.In this thesis, we used ERCC reference RNAs and a set of custom-made DNA oligosas spike-ins in the ST protocol to explore sources of technical variation under controlled experimental conditions. An exploratory analysis of the spike-in data gave new insights into the chemistry which could guide future improvements of the protocol. We also developed a new strategy to bin read alignments before gene quantification and showed that this strategy produces a more reliable output. Finally, we developed an in silicosimulation of the ST library preparation to provide a framework that can be used toevaluate the performance of various computational processing strategies. The simulation was then used to benchmark a set of duplicate removal algorithms used toquantify gene expression.This master thesis project was carried out at SciLifeLab at the division of GeneTechnology under supervision of José Fernandez Navarro.Spatial Transcriptomics (ST) är en teknologi som utvecklades av Ståhl och Salmén etal (2016) och som används för att analysera RNA från vävnadssnitt. Metoden användersig av ett mikrochip som kan fånga upp polyadenylerade molekyler från vävnaden med hjälp av oligo(dT)-prober som är riggade på ytan. Varje yt-prob innehåller en positionsspecifiksekvens som kan användas för att bestämma från vilken position på ytan enRNA-molekyl fångats och ger därmed en möjlighet att analysera transkriptomet överhela vävnadssnittet. Genom att kombinera denna teknologi med högupplöst ljusfältsmikroskopiär det möjligt att skapa en tvådimensionell representation av genuttrycksom direkt kan kopplas till vävnadens morfologi. På varje DNA-oligo finns förutompositions-specifika sekvenser dessutom en kortare sekvens, en så kallad UMI somanvänds för att avlägsna PCR-duplikat. Dessa sekvenser kan signifikant förbättra estimaten av genuttryck, men är känsliga för mutationer och fel som uppstår under de flertalet enzymatiska reaktioner som utnyttjas i ST-protokollet. Fel som uppstår i UMIsekvensen hanteras med data-baserade algoritmer och kräver en noggrann strategi för att generera en precis biologisk representation.I detta projekt användes ett sett av standardiserade RNA-molekyler (ERCC) samtskräddarsydda DNA-oligos som ett substitut för biologiskt material för att utvärderakällor till teknisk variation som har en direkt inverkan på estimeringen av genuttryck.Vi utvecklade även en ny strategi för att gruppera RNA-sekvenser och visar hur denna strategi producerar mer pålitliga resultat. Slutligen presenterar vi en in silico-simuleringav hela ST-metoden som kan användas som ett ramverk för att testa nya algoritmer för att kvantifiera genuttryck. Med detta ramverk utförde vi en riktmärkning av olikaalgoritmer som används för att eliminera PCR-duplikat och selekterade därefter en robust algoritm baserat på resultaten från simuleringen.Detta projekt utfördes på SciLifeLab på avdelningen för genteknologi underhandledning av José Fernandez Navarro

Hållbarhet vid kreditbedömning : En kvalitativ studie angående hur banktjänstemän bedömer risker och andra aspekter av företags hållbarhet vid kreditgivning.

Titel: Hållbarhet vid kreditbedömning: En kvalitativ studie angående hur banktjänstemänbedömer risker och andra aspekter av företagens hållbarhet vid kreditgivning.Författare: Ludvig Larsson och Sebastian LarssonNivå: Magisteruppsats, 30 hpNyckelord: Hållbar utveckling, ESG, bank, kreditbedömning och kreditrisk.Bakgrund: Begreppet hållbarhet är idag ett väldigt diskuterat och aktuellt ämne i helavärlden. För att uppnå FN´s globala mål avseende en hållbar utveckling krävs storaomställningar. I det sammanhanget spelar bankerna en central roll som med hjälp av sinainvesteringsbeslut har en möjlighet att påverka samhället i rätt riktning. Därav är det viktigtatt banker är proaktiva och integrerar hållbarhetsaspekter även vid sin kreditbedömning tillföretag. Således är detta ett viktigt och intressant område att forska om.Forskningsfråga: Hur bedömer banktjänstemän hållbarhetsrelaterade aspekter och risker vidkreditgivning till företag?Syfte: Syftet med denna studie är att öka förståelsen för hur banktjänstemän bedömerhållbarhetsrelaterade aspekter och risker vid kreditgivning till företag. Vi vill skapa entydligare bild avseende hur granskningen av företagens hållbarhetsinformation går till samthur det påverkar dagens kreditbeslut.Teoretisk referensram: Studiens teoretiska referensram presenterar vad tidigare forskninghar kommit fram till avseende den traditionella kreditbedömningen och hur begreppethållbarhet vävs in i processen. Utifrån detta innehåll har en analysmodell utformats.Metod: Forskningen präglas av en kvalitativ studie genomförd med en abduktiv ansats.Datainsamlingen har gjorts genom intervjuer där materialet har analyserats med hjälp av enanalysmetod som kallas cross-case analys.Slutsats: Resultatet av denna studie visar att banktjänstemän tar hållbarhet i beaktning vid sinkreditbedömning till företag genom interna processer. Däremot upplevs en viss problematikmed tillvägagångssätten vilket ger utrymme för vidare utveckling

Optimization of UMI counting strategies for Spatial Transcriptomics

Spatial Transcriptomics (ST) is a microarray-based RNA sequencing technology that allows for genome-wide transcriptome profiling of tissue sections with spatialresolution, which was published in Science by Ståhl and Salmén et al in 2016. Polyadenylated transcripts are captured on a microarray surface through hybridizationwith a barcoded DNA oligo that carries the information necessary to infer spatialposition and transcript uniqueness from the output sequencing reads. The ST protocolutilizes Unique Molecular Identifiers (UMIs) to remove PCR duplicates and obtain reliable estimates of gene counts. However, errors gradually accumulate in the UMIpool as a consequence of enzymatic conversion steps and these errors ought to be addressed computationally in data processing steps to produce reliable gene countestimates.In this thesis, we used ERCC reference RNAs and a set of custom-made DNA oligosas spike-ins in the ST protocol to explore sources of technical variation under controlled experimental conditions. An exploratory analysis of the spike-in data gave new insights into the chemistry which could guide future improvements of the protocol. We also developed a new strategy to bin read alignments before gene quantification and showed that this strategy produces a more reliable output. Finally, we developed an in silicosimulation of the ST library preparation to provide a framework that can be used toevaluate the performance of various computational processing strategies. The simulation was then used to benchmark a set of duplicate removal algorithms used toquantify gene expression.This master thesis project was carried out at SciLifeLab at the division of GeneTechnology under supervision of José Fernandez Navarro.Spatial Transcriptomics (ST) är en teknologi som utvecklades av Ståhl och Salmén etal (2016) och som används för att analysera RNA från vävnadssnitt. Metoden användersig av ett mikrochip som kan fånga upp polyadenylerade molekyler från vävnaden med hjälp av oligo(dT)-prober som är riggade på ytan. Varje yt-prob innehåller en positionsspecifiksekvens som kan användas för att bestämma från vilken position på ytan enRNA-molekyl fångats och ger därmed en möjlighet att analysera transkriptomet överhela vävnadssnittet. Genom att kombinera denna teknologi med högupplöst ljusfältsmikroskopiär det möjligt att skapa en tvådimensionell representation av genuttrycksom direkt kan kopplas till vävnadens morfologi. På varje DNA-oligo finns förutompositions-specifika sekvenser dessutom en kortare sekvens, en så kallad UMI somanvänds för att avlägsna PCR-duplikat. Dessa sekvenser kan signifikant förbättra estimaten av genuttryck, men är känsliga för mutationer och fel som uppstår under de flertalet enzymatiska reaktioner som utnyttjas i ST-protokollet. Fel som uppstår i UMIsekvensen hanteras med data-baserade algoritmer och kräver en noggrann strategi för att generera en precis biologisk representation.I detta projekt användes ett sett av standardiserade RNA-molekyler (ERCC) samtskräddarsydda DNA-oligos som ett substitut för biologiskt material för att utvärderakällor till teknisk variation som har en direkt inverkan på estimeringen av genuttryck.Vi utvecklade även en ny strategi för att gruppera RNA-sekvenser och visar hur denna strategi producerar mer pålitliga resultat. Slutligen presenterar vi en in silico-simuleringav hela ST-metoden som kan användas som ett ramverk för att testa nya algoritmer för att kvantifiera genuttryck. Med detta ramverk utförde vi en riktmärkning av olikaalgoritmer som används för att eliminera PCR-duplikat och selekterade därefter en robust algoritm baserat på resultaten från simuleringen.Detta projekt utfördes på SciLifeLab på avdelningen för genteknologi underhandledning av José Fernandez Navarro

Percieved Difference in Equalizing Workflow Between a Control Surface and a Mouse and Keyboard : What Differences in Workflow do Sound Engineers Perceive Between Rotary Controllers and Mouse and Keyboard when Equalizing with Parametric Equalizer Software?

In this research an experiment was made to understand how engineers perceive the differences between using a physical rotary knob and graphical user interface (GUI) for an equalizing task. Subjects were given tasks with control surfaces and with GUIs and a questionnaire to find out if there is a perceived difference in workflow in two different interaction situations with a software parametric equalizer. Comparisons based on tasks and questions and overall comparisons are made between the perception of control surface interaction and the mouse and keyboard interaction. Different comments from the subjects are discussed and an evaluation of the experiment and influencing variables was made. Results show that there are perceived differences but they are also task and experience dependent so there is no way of saying that an interaction method is doing the job better than the other. What could be concluded are that overall, almost all subjects, preferred the interaction with the control surface.Validerat; 20140613 (global_studentproject_submitter

Mapping Transcriptomes in Tissues

Over the past few decades, the advent of pioneering biotechnological methods has allowed scientists to analyze the molecular components of multicellular organisms with remarkable precision. The field of transcriptomics has witnessed a rapid development of technologies for gene expression profiling of biological samples. These gene expression profiles offer crucial insights into biological processes that underlie organism development, homeostasis, and disease-causing dysregulation. Modern transcriptomics technologies can profile samples at various degrees of precision and resolution, and when combined, they contribute to a comprehensive understanding of the complex molecular mechanisms that shape entire organisms. Some of these molecular mechanisms occur at the microscopic scale, controlled by communication between nearby cells. Other mechanisms depend on coordinated efforts between large networks of cells organized into tissues and organs. Cells, tissues and organs represent hierarchical levels of structural organization, and each level plays a vital role in the proper functioning of the organism. Gene expression profiling technologies yield comprehensive data that can be harnessed to explore and characterize biological phenomena within and across these structural levels. The central theme of this thesis revolves around the use of experimental technologies and computational methods in the field of transcriptomics to enhance our understanding of multicellular life. Particular attention is directed at a technology known as Visium, which has held an important position in the field in recent years. The research articles included in this thesis demonstrate the applications of Visium and related technologies in biological research. In article I, we present a computational toolbox for processing, analyzing, and visualizing Visium data, assembled into an open-source package written in the R programming language. The package facilitates the characterization of gene expression profiles in tissue sections and seamlessly integrates expression data with corresponding histological images. This computational framework was used extensively for the data analyses presented in articles II, III and IV and the articles listed in the extended list of publications. In article II, we report one of the first spatiotemporal, transcriptomics atlases of the developing human heart. The atlas encompasses three developmental time points during the first trimester, and is constructed from gene expression data from isolated cells and intact tissue sections. Joint analysis of this data enabled characterization of the transcriptomic profiles and the cellular composition of anatomical domains within the heart, illuminating biological processes that underlie cardiac morphogenesis in humans. Article III constitutes a study of the transcriptomic landscape of the murine colon generated using spatially resolved transcriptomics. By folding the organ into a roll, we successfully obtained tissue sections covering the entire colon, enabling organ-wide transcriptomic profiling. Sections were acquired from a healthy colon and a colon recovering from damage due to treatment with a tissue-damaging substance. Data-driven analysis of the healthy colon unveiled a previously undiscovered molecular regionalization from the proximal to distal parts. In the recovering colon, we observed dramatic alterations in the distal tissues, while the proximal parts remained more similar to the healthy colon. In the injured distal colon, we mapped multiple gene expression programs associated with distinct biological responses to tissue injury. In article IV, we introduce an experimental protocol that makes the Visium method compatible with fresh frozen tissue samples with low RNA quality. The protocol was tested on human prostate cancer, lung, colon, small intestine and pediatric brain tumor tissue samples, as well as mouse brain and cartilage tissue samples. Together, these tissue samples represented a wide selection of specimens with varying composition and RNA quality. Through comparative analyses, we demonstrated that the proposed experimental protocol surpassed the standard Visium protocol in performance for samples with low to moderate RNA integrity. Finally, in article V, we present an updated R package for Visium data analysis. This R package builds upon the work presented in article I, but offers a more versatile and efficient computational framework. The package features web-based tools for interactive data exploration, image processing methods and methods to map cell types in tissue sections. Additionally, it includes several spatially aware analysis methods that incorporate information about distances between measurements to investigate biological phenomena that exhibit spatial patterns.Under de senaste decennierna har tillkomsten av banbrytande bioteknologiska metoder gjort det möjligt för forskare att analysera de molekylära komponenterna i flercelliga organismer med anmärkningsvärd precision. Forskningsfältet transkriptomik har bevittnat en snabb utveckling av teknologier som har utökat möjligheterna att erhålla omfattande genuttrycksprofiler från biologiska prover. Dessa genuttrycksprofiler ger avgörande insikter i biologiska processer som ligger till grund för organismers utveckling, homeostas och sjukdomsframkallande dysreglering. Moderna teknologier kan användas för att utforska prover i olika grader av precision och upplösning, och när de kombineras bidrar de till en holistisk bild av de invecklade molekylära mekanismerna som formar flercelliga organismer. Vissa av dessa molekylära mekanismer förekommer i mikroskopisk skala och styrs genom kommunikation mellan närliggande celler. Andra mekanismer är beroende av samordnade processer inom stora nätverk av celler organiserade i vävnader och organ. Celler, vävnader och organ bildar en hierarki av strukturella nivåer, och varje nivå spelar en viktig roll för att organismen ska fungera korrekt. Experimentella teknologier inom fältet transkriptomik ger omfattande data som kan användas för att utforska och karaktärisera biologiska fenomen inom och mellan dessa strukturella nivåer. Det centrala temat för denna avhandling kretsar kring användningen av experimentella teknologier och beräkningsmetoder inom biologisk forskning. Här undersöks hur dessa verktyg kan användas för att förbättra vår förståelse av flercelligt liv. Särskild uppmärksamhet riktas mot en teknologi känd som Visium, vilken haft en viktig position inom fältet de senaste åren. Forskningsartiklarna som ingår i denna avhandling visar tillämpningarna av Visium-teknologin och relaterade teknologier inom biologisk forskning.  I artikel I beskriver vi beräkningsverktyg för bearbetning, analys och visualisering av Visium-data, sammansatt till ett paket skrivet i programmeringsspråket R. Verktygen möjliggör karaktärisering av genuttrycksprofiler i vävnadssnitt och integrering av genuttrycksdata med histologiska bilder i en interaktiv programmeringsmiljö. Denna mjukvara användes i stor utsträckning för de dataanalyser som presenteras i artiklarna II, III och IV och analyser gjorda i artiklarna listade i den utökade publikationslistan.  I artikel II presenterar vi ett atlas för det mänskliga hjärtat under utveckling, baserat på data framställd med transkriptomiska metoder. Atlasen omfattar tre tidpunkter under den första trimestern, konstruerad med hjälp av genuttrycksdata från celler och vävnadssnitt. Integrerad analys av dessa data möjliggjorde karakterisering av genuttrycksprofiler och den cellulära sammansättningen av anatomiska domäner i hjärtat, vilket belyser de biologiska processer som ligger till grund för hjärtats morfogenes hos människor.  Artikel III utgör en studie av genuttryckslandskapet i tjocktarmen hos möss, genererad med spatial transkriptomik. Genom att vika organet till en rulle kunde vi erhålla vävnadssnitt som täcker hela tjocktarmen, vilket möjliggjorde transkriptomisk profilering av hela organet i ett enda experiment. Vävnadssnitt togs från en frisk tjocktarm och en tjocktarm som återhämtade sig från skada inducerad med en vävnadsskadande substans (DSS-inducerad kolit). Datadriven analys av den friska tjocktarmen avslöjade en tidigare oupptäckt molekylär regionalisering från de proximala till distala delarna. I den skadade tjocktarmen fann vi dramatiska förändringar i de distala vävnaderna, medan de proximala delarna var mer jämförbara med den friska tjocktarmen. I den skadade distala tjocktarmen kartlade vi flera genuttrycksprogram associerade med distinkta biologiska svar på vävnadsskada.  I artikel IV introducerar vi ett experimentellt protokoll som utökar tillämpningarna av Visium-metoden för att studera vävnadsprover med låg RNA-kvalitet. Protokollet testades på vävnadsprover från prostatacancer, lunga, tjocktarm, tunntarm och pediatrisk hjärntumör från människa, samt vävnadsprover från hjärna och brosk från mus. Tillsammans representerade dessa prover ett brett urval av vävnader med varierande sammansättning och RNA-kvalitet. Genom jämförande analyser visade vi att denna experimentella metod överträffade det standardiserade Visium-protokollet för prover med låg till måttlig RNA-kvalitet.  Slutligen, i artikel V, presenterar vi en uppdaterad mjukvara (R-paket) för analys av Visium-data. Detta R-paket bygger på det arbete som presenterades i artikel I, men erbjuder mer mångsidiga och effektiva verktyg för bearbetning, analys och visualisering av data. Paketet inkluderar bland annat webbaserade verktyg för interaktiv utforskning av data, bildbehandlingsmetoder och metoder för att kartlägga celltyper i vävnadssnitt. Vidare innehåller paketet ett antal analysmetoder som inkorporerar information om avstånd mellan mätningar, vilket möjliggör undersökning av biologiska fenomen som uppvisar spatiala mönster.QC 2023-04-25</p