10X空間轉錄組和10X單細胞數據聯合分析方法彙總

10X Genomics提供的空間轉錄組資料和單細胞資料聯合分析主要涉及以下幾種主流方法：




1.共表達分析:

使用共表達網路分析（WGCNA）或其他相關性分析方法，識別在不同細胞型別或組織區域中共同表達的基因。




2.空間對映和細胞型別註釋:

使用單細胞資料對空間轉錄組資料中的細胞進行型別註釋。這可以透過比較空間資料中的基因表達模式與已知單細胞型別的表達模式來實現。




3.功能富集分析:

結合單細胞表型和空間位置，使用GO或KEGG進行功能註釋，揭示不同組織區域內細胞的功能特徵。




4.偽時間分析:

結合單細胞資料中的偽時間軌跡分析與空間資料，揭示細胞在不同組織結構中的發育軌跡。




5.細胞-細胞相互作用分析:

利用空間資料推斷細胞之間的空間相互作用，並結合單細胞資料進一步分析細胞間通訊。




6.視覺化:

使用t-SNE、UMAP或spatial plots進行資料視覺化，結合細胞型別標識和空間資訊，展示組織結構中的細胞異質性。




聯合分析的軟體通常也包括R包或Python包，如Seurat（R），Scanpy（Python），和spatialDE（Python），可以用於高階分析和整合。




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