针对完全空间随机性的mRNA与蛋白质亚细胞空间模式广义统计检验

我们推导了用于分析空间分辨组学数据（如Ripley's K、H和L函数、聚类指数和聚类程度）的若干空间统计量的广义估计量，这些估计量允许在由任意随机测度（RMs）建模的数据上计算这些统计量。我们的估计量推广了通常在点过程数据上计算这些统计量所用的估计量，使其能在为空间区域赋予连续值的RM上计算，例如用于建模蛋白质强度。聚类指数（H*）将经验计算的Ripley's H函数与其在完全空间随机性（CSR）下的分布进行比较，这促使我们在推广该统计量时考虑非点过程的RM的CSR零假设。因此，我们考虑可直接模拟的受限类完全随机测度（Gamma过程和标记泊松过程），以及所有CSR RM的一般类，为此我们推导了基于精确置换的H*估计量。我们建立了估计量的若干性质，包括我们的一般Ripley K估计量的精度界限、其与先前交叉相关测度估计量的关系，以及我们的广义H*估计量与先前统计量的关系。为检验我们的方法识别空间模式的能力，我们使用荧光原位杂交（FISH）和免疫荧光（IF）数据分别探测极化小鼠成纤维细胞在微图案化细胞上的mRNA和蛋白质亚细胞定位模式。我们观察到相应mRNA和蛋白质的聚类模式随时间相关，表明对于所测试的若干对（包括一个先前未证明mRNA水平空间模式的案例）存在mRNA定位对蛋白质定位的确定性效应。