第二十节:单细胞与空转结合分析——CellTrek,单细胞和空间转录组数据结合准确地定位组织内单个细胞的位置,并构建空间细胞图谱【Science】 第二十一节:利用VIPER算法来定量单细胞蛋白的活性【Cell】 第二十二节:使用Scanpy做基础分析——数据质控、降维聚类、数据整合、细...
NCEM研究依赖于局部环境的转录组变化,但它并没有被设计用于研究细胞接触对基因表达的影响,特别是对于基于NGS的数据。即使在低分辨率的Visium数据中,NCEM也将一个条形码点视为单个细胞类型,因此它不会研究一个点内多个细胞类型直接接触的影响。虽然空间环境已被应用于研究细胞-细胞相互作用,但与细胞接触相关的转录组学变...
Starfysh 解决了目前部分测序技术存在的低空间分辨率的缺陷。该方法可以将不同组织的空间转录组数据、以及对应的组织学图片加以结合，通过空间基因表达与组织学特征，针对不同位点的细胞类型与细胞状态比例进行预测。与其他空间转录组方法相比，Starfysh 无需使用单细胞数据作为参考，因此在分析上存在较好的灵活性，对于分析...
6.空间转录组和bulk RNA-seq相关性分析 为了评估空间转录组的可靠性和基因检出的效果,可以使用相同组织进行bulk RNA-seq,并对空间转录组和bulk RNA-seq结果进行相关性分析,判断两个测序结果之间基因转录水平是否具有很强的相关性。例如,蝴蝶兰花器官发育的时空图谱中,作者空间转录组数据与已发表的兰花花芽的bulk RNA-...
目前空间转录组数据分析面临以下两方面难题：第一，对于空间细胞类型的识别，许多研究仅使用细胞基因表达谱而忽视细胞的空间位置信息。然而，近年来的研究表明，原本被认为是同质性的细胞类型，根据其在组织中的位置，可以进一步细分为多个亚型。第二，对于组织模块的发现，当前的方法主要基于组织内区域的基因空间表达模式的...
空间转录组能够定位和区分功能基因在特定组织区域内的活跃表达，在癌症发病机制、神经科学、发育生物学等众多领域的研究都有重要意义。近日，一篇综述文章总结了基于Spatial barcode空转（ST）平台数据的常规分析模块与工具[1]。接下来小编带大家一起探索ST标准分析的具体内容，希望对大家的学习工作有所助益。数据预处理1...
目前的单细胞转录组学从样本量、分析方法和湿实验等方面都已经卷到了一定程度,另一个趋势则是引入单细胞多组学(如scATAC-seq等)以及空间维度,包括空间转录组、空间代谢组、空间蛋白组、空间ATAC等等。 关于空间转录组分析的学习,我推荐先学习单细胞转录组分析,熟练掌握单细胞的数据读入,常规分析,整合去批次,以及部分...
这里介绍下空间转录组的CellChat分析 以及 和单细胞转录组的一些区别。 一 数据输入,处理 1,载入R包和数据 仍然使用空转 | 结合scRNA完成空转spot注释(Seurat Mapping) & 彩蛋(封面的空转主图代码)推文中的空转数据进行示例展示。 注:CellChat分析中Cell labels cannot contain `0`!,因为未作细胞注释,因此将cluster...
1.STOmicsDB数据库 STOmicsDB(Spatial Tran Omics DataBase)是一个综合性的空间转录组数据库,可让研究人员轻松获取和共享空间转录组数据。 数据库链接: https://db.cngb.org/stomics/ STOmicsDB整合了221个经过手工筛选的数据集,涵盖了17个物种,并对这些数据集的细胞类型进行了注释。STOmicsDB的界面比较友好,只...
SPACE 使用图自编码器框架来学习低维的细胞嵌入,该细胞嵌入描述了空间转录组数据中每个细胞自身的基因表达信息以及其与空间邻近细胞的相互作用信息(因此称该细胞嵌入为细胞-细胞相互作用感知的细胞嵌入,cell-cell interaction-aware cell embedding)。在该细胞嵌入基础上,SPACE 再通过聚类算法识别空间细胞亚型和发现组织模块...