第二类被称为原位捕获方法,并在测序前将空间条形码整合到转录物上,允许整个转录组覆盖,但空间分辨率有限(例如,Visium的spot间距为100 um)。原位捕获方法的低空间分辨率使单细胞的空间分析复杂化,需要反卷积、插补和/或整合外部单细胞转录组学资源。然而,空间转录组学的最新进展通过Stereo-seq、Seq-Scope、Open-ST和No...
针对bin模式的Stereo-seq或者标准模式HD分析,不做图像分割的情况下, 合并后的superspot都跟visium分析差不多,需要和单细胞数据一起进行解卷积。当然了,这就会有课程上讲到的分析,分子聚类、细胞聚类。 解卷积的方法么,一般都是cell2location、RCTD居多,当然了,像CellTrek、CellScope等方法也都有人引用,分析完拿到空...
具体的做法:首先获取邻域矩阵(细胞邻域/分子邻域、一般设置成200um的范围)、其次选定需要再分群的细胞类型(比如T细胞)、然后再分群、最后注释,这时候的注释是依据邻域的注释了(依据邻域富集的细胞类型进行定义),很考验智慧。 我们来实现一下,以细胞邻域进行细胞再分群,注意大家要做完基础分析,细胞类型注释好,获得h5ad...
第二类被称为原位捕获方法,并在测序前将空间条形码整合到转录物上,允许整个转录组覆盖,但空间分辨率有限(例如,Visium的spot间距为100 um)。原位捕获方法的低空间分辨率使单细胞的空间分析复杂化,需要反卷积、插补和/或整合外部单细胞转录组学资源。然而,空间转录组学的最新进展通过Stereo-seq、Seq-Scope、Open-ST和No...
原位捕获方法的低空间分辨率使单细胞的空间分析复杂化,需要反卷积、插补和/或整合外部单细胞转录组学资源。然而,空间转录组学的最新进展通过Stereo-seq、Seq-Scope、Open-ST和Nova-ST等定序方法提供了纳米分辨率的全转录组图谱。这些高分辨率技术提供了独特的优势,例如在亚细胞水平上解析转录组全表达的能力,在某些情况...
针对bin模式的Stereo-seq或者标准模式HD分析,不做图像分割的情况下, 合并后的superspot都跟visium分析差不多,需要和单细胞数据一起进行解卷积。当然了,这就会有课程上讲到的分析,分子聚类、细胞聚类。 解卷积的方法么,一般都是cell2location、RCTD居多,当然了,像CellTrek、CellScope等方法也都有人引用,分析完拿到空...
针对bin模式的Stereo-seq或者标准模式HD分析,不做图像分割的情况下, 合并后的superspot都跟visium分析差不多,需要和单细胞数据一起进行解卷积。当然了,这就会有课程上讲到的分析,分子聚类、细胞聚类。 解卷积的方法么,一般都是cell2location、RCTD居多,当然了,像CellTrek、CellScope等方法也都有人引用,分析完拿到空...