作者,Evil Genius
11月了,又是一年,时间真快
今天这一篇我们来讨论关于空间转录组数据整合的问题,大家在此之前可以先参考一下文章
单细胞基础分析之多样本整合篇
超全总结--单细胞+空间转录组的整合分析方法总结
单细胞多组学整合分析方法讨论
单细胞 & 空间整合去批次方法比较(2)
单细胞 & 空间整合去批次方法比较
关于空间转录组数据的整合问题,一开始认为主要和单细胞数据联合来看细胞的空间位置,现在看来,还是浅,我们来看看空间转录组数据整合分析的内容,这次我们要多参考一篇文章。
2022年8月发表于nature的文章 Spatial multi-omic map of human myocardial infarction对空间组学数据做了整合分析,并且从细胞和分子两个角度进行了整合,这部分整合的内容我详细分享过,文章在时空多样本聚类分析导论,这里就不过多介绍了。
细胞聚类 分子聚类2022年8月发表于blood的文章Immunothrombosis and vascular heterogeneity in cerebral cavernous malformation仅是看一些关键基因的空间表达,而且大部分文章都是这样。
2022年8月发表于Developmental Cell的文章Single-cell and spatial mapping Identify cell types and signaling Networks in the human ureter也没有对空间数据进行整合分析,而是做了单细胞空间联合查看细胞的空间位置。
2022年8月发表于Nature Genetics的文章Cancer cell states recur across tumor types and form specific interactions with the tumor microenvironment对空间转录组也没有进行整合分析,而是确定细胞类型的空间位置以及邻居关系。
2022年7月发表于Nature的文章Single-cell roadmap of human gonadal development也仅仅是单细胞空间联合查看不同发育阶段细胞位置的变化。
2022年7月发表于Cell Reports的文章Mesenchymal-epithelial interaction regulates gastrointestinal tract development in mouse embryos对空转数据进行了整合分析,目的在于分析不同发育阶段的时空变化,文章后面依然用单细胞数据注释空间。
空间聚类2022年7月发表于Frontiers in Medicine的文章Spatially Resolved Transcriptomes of Mammalian Kidneys Illustrate the Molecular Complexity and Interactions of Functional Nephron Segments对空间数据进行了整合并进行了形态学的划分,作为功能结构,具体到细胞类型的时候依然采用单细胞数据进行注释。整合的方法是Seurat,空间通讯采用StLearn。
2022年6月发表于Cancer Cell的文章Spatially resolved multi-omics deciphers bidirectional tumor-host interdependence in glioblastoma不仅对空间数据进行了整合,而且依据正常区域对肿瘤区域的CNV进行了分析,CNV scores进一步进行了聚类分析
Transcriptional subgroups are independent of the subclonal architecture
2020年发表于Cell的文章Multimodal Analysis of Composition and Spatial Architecture in Human Squamous Cell Carcinoma,虽然空间转录组没有做整合分析,但是对每个空间样本进行了聚类分析,并且在聚类的基础上分析细胞类型的丰度。
图片.png2021年1月发表于cell的文章Spatiotemporal analysis of human intestinal development at single-cell resolution,也没有整合分析,而是单细胞空间联合查看细胞的空间位置。
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