10X空间转录组和10X单细胞数据联合分析方法汇总

10X Genomics提供的空间转录组数据和单细胞数据联合分析主要涉及以下几种主流方法：




1.共表达分析:

使用共表达网络分析（WGCNA）或其他相关性分析方法，识别在不同细胞类型或组织区域中共同表达的基因。




2.空间映射和细胞类型注释:

使用单细胞数据对空间转录组数据中的细胞进行类型注释。这可以通过比较空间数据中的基因表达模式与已知单细胞类型的表达模式来实现。




3.功能富集分析:

结合单细胞表型和空间位置，使用GO或KEGG进行功能注释，揭示不同组织区域内细胞的功能特征。




4.伪时间分析:

结合单细胞数据中的伪时间轨迹分析与空间数据，揭示细胞在不同组织结构中的发育轨迹。




5.细胞-细胞相互作用分析:

利用空间数据推断细胞之间的空间相互作用，并结合单细胞数据进一步分析细胞间通讯。




6.可视化:

使用t-SNE、UMAP或spatial plots进行数据可视化，结合细胞类型标识和空间信息，展示组织结构中的细胞异质性。




联合分析的软件通常也包括R包或Python包，如Seurat（R），Scanpy（Python），和spatialDE（Python），可以用于高级分析和整合。




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