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思路总结
作者,Evil Genius
又快过年了,大家今年都有什么收获?钱挣到了没?文章发了没?还是有其他有收获的地方?反正我啥也没有,我就看看有没有跟我一样的。
今天我们来总结一个分析思路,那就是空间邻域细胞聚类的注释问题,
关于空间邻域细胞聚类,写了也有一些了,如下:
脚本更新----Xenium、CODEX、CosMx范围邻域矩阵的获得与亚群分析
脚本更新---空间转录组分析三种(多种)细胞类型的空间位置变化
脚本更新----空间邻域差异分析(针对visium、bin模式的Stereo-seq、HD)
脚本更新----空间邻域差异分析(高精度平台,Xenium、CosMx、CODEX、图像分割Stereo-seq、HD)
流程升级----高精度空间平台的细胞邻域分析(固定范围)
分析优化----关于空间原位数据的邻域分析优化
个性化分析(原位)---空间转录组微环境(邻域)细胞聚类 + 突变信息
课前准备---细胞的细胞邻域矩阵的获得与运用
当我们拿到细胞邻域矩阵,通过聚类的方式获得的cluster,那么应该采用什么样的方式进行注释呢?
首先来回顾一下邻域细胞矩阵的获得以及聚类分析的方法
1、首先使用在一定范围内(r=100px或者200 um 范围)计算每个目标细胞的相邻细胞类型的“分数”。
2、得到的细胞邻域矩阵进行聚类分析(可以采用kmeans、leiden等方式)
3、每个cluster由组成cluster的细胞类型的比例来定义
这里面我们需要清楚两个内容,首先每个点都是一个细胞(低精度是一个spot),本身就有细胞“身份”,而一定范围的邻域,又是一层细胞身份,两种身份如何联合运用,需要大家好好学习了,之前也分享过一些思路,其中一个很重要的运用,就是细胞类型依据邻域细胞的差异进行再分群。
简单的思路有两种
1、邻域细胞聚类包括的“自己”,那就是纯粹的细胞区域 2、邻域细胞聚类不包括“自己”,只分析邻域,那就是研究特定细胞类型在空间位置上的微环境差异
我们来看看文章是如何注释的
为了系统地分析HGSC TME内细胞类型的空间图谱,通过细胞邻域矩阵聚类标注了18个不同的空间spatial microcommunities或细胞邻域(RNC)。由此得到的RCNs包括6个肿瘤细胞主导的邻域(RCN1-6), 6个基质邻域(RCN8-13), 5个免疫邻域(RCN14-18),以及由肿瘤、基质和免疫细胞亚型组成的肿瘤-基质界面。
大家能看出来文章用的哪种思路吗?大家思考一下
生活很好,有你更好
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