分析空间组学数据

Analyze Spatial Omics · 🔴专家 · 所属分类：组学与生物信息分析

空间转录组的价值在于「位置」，可Visium、Xenium、MERFISH各平台差异很大，spot去卷积、空间域识别、组织对齐门槛都不低，忽略空间结构就等于把它退化成一份普通scRNA。它帮你按平台正确读入、对齐坐标和组织图像，把分析真正做在空间维度上。

适合谁

做空间转录组的研究生与PI、想把组织结构纳入分析的研究者，以及承接空间数据的生信工程师。

给它什么 · 得到什么

• 你提供：空间数据（Visium的filtered矩阵+spatial文件夹，或Xenium/MERFISH输出）、组织H&E图像，以及平台与物种
• 你得到：含空间坐标的分析对象、空间域与表达空间分布图，以及去卷积或邻域分析结果表与方法说明

怎么用

说清平台和你想做的分析，比如：

「这是我一张Visium切片的filtered矩阵和spatial文件夹，想识别空间域并对主要细胞类型做spot去卷积。」 触发后它会按平台读入、对齐表达与空间坐标/组织图像并做空间感知QC，识别空间域（如SpaGCN/Squidpy）与空间可变基因，低分辨率平台做spot去卷积、单分子平台做邻域/共定位分析，最后出空间可视化和结果表。

提个醒

分析必须匹配你所用平台的分辨率与技术假设，张冠李戴会失真；去卷积结果是估计值，通用红线适用。