作者，Evil Genius
今天2024年5月21日，凌晨，也就是昨晚，又一个鲜活的生命在太原从桥上跳下。
往事不堪回首
今天我们来学习空间轨迹
空间轨迹包括空间基因轨迹和细胞轨迹、甚至包括CNV轨迹
关于空间轨迹也写了很多，列在下面
时空轨迹分析导论
空间转录组之空间基因和细胞轨迹
10X空间转录组数据分析之CNV轨迹层级
时空轨迹和空间细胞相互作用
与单细胞不同，单细胞轨迹主要是用来研究细胞的发育分化方向，但是空间轨迹主要是来研究TME，具体的做法就是研究某个区域随着距离的扩大，基因表达或者细胞含量的变化，如下图：
诸多文章用到了这个方法，以前在分享SPATA2的时候，有介绍到轨迹分析的内容，如下图：
但是SPATA2需要人为指定起点和终点，很不智能，且离我们想要的结果差距较远，尤其用代码指定起始位置和终止位置的时候。
今天我们要分享一个更为准确的方法，即我们指定一个区域，这个区域可以是聚类的cluster（分子聚类或者细胞聚类），也可以是人为划定的一个区域（比如肿瘤区域，间质区域，免疫区域等），指定后随着边界的扩大，查看基因或者细胞含量的变化，拿到如下的结果图。
学习到新的方法大家要活学活用，不要死搬硬套，流水线式的操作。
我们以一个数据为例：
指定一个固定区域，注意这里用到了空间坐标，且无缝兼容10X的空间数据
然后计算轨迹，以PCP4基因为例,同样可以计算细胞含量变化
基因的空间展示
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