Development of a modular bioinformatics pipeline for high-resolution spatial transcriptomics in ischemic brain injury

Abstract

High-resolution spatial transcriptomics reaches near single-cell level in sensitivity with additional spatial context. The downstream analysis re- mains fragmented across tools and data modalities, limiting reproducibility and biological interpretability. This thesis aims to develop a modular, end- to-end bioinformatics pipeline for spatial transcriptomics data analysis. The workflow combines automated data-driven feature extraction with spatio- temporal statistical analyses to map gene programs across cells and con- ditions. Applied to ischaemic brain dataset, it reveals spatially structured transcriptional responses consistent with injury progression. The pipeline provides a reusable foundation for robust comparative studies and can be adapted to other spatial omics platforms and neuropathological contexts.

Prostorová transkriptomika s vysokým rozlišením téměř dosahuje úrovně citlivosti jednobuněčné transkriptomiky a současně poskytuje prostorový kon- text. Následná analýza je však často roztříštěna mezi různé nástroje a da- tové modality, což omezuje reprodukovatelnost a biologickou interpretaci vý- sledků. Tato práce se zaměřuje na vývoj modulárního a uceleného bioinforma- tického nástroje pro analýzu prostorových transkriptomických dat. Navržený výpočetní proces kombinuje automatizovanou extrakci charakteristik na zá- kladě dat s časoprostorovou statistickou analýzou, což umožňuje mapovat genové programy napříč buňkami i experimentálními podmínkami. Při apli- kaci na soubor dat z ischemického mozku odhaluje prostorově strukturované transkripční odpovědi odpovídající průběhu poškození. Vytvořený nástroj po- skytuje robustní základ pro srovnávací studie a lze jej přizpůsobit i dalším platformám prostorové omiky i různým neuropatologickým stavům.