10X空间转录组的生态位分析

作者，追风少年i

hello，大家好，我又回来了，前些日子亲人病重，同时感谢一些人伸出的援助之手，今天分享一个简单的内容，空间目标细胞类型生态位。

今天的内容简单，第一步，确定目标细胞类型，这个跟研究方向有关，以细胞类型A为例，我想知道在某个样本中A的生态位细胞是什么，我们先要确定A的空间位置，这里的挑选需要一点智慧，因为前面单细胞空间联合我们都知道了每个spot的细胞比例组成，其中假设含有A的spot有500个，但是比例在0.1~1不等，这个阈值该如何选呢？不妨设个梯度，最低比例0.2、0.3、0.4三个阈值（不能再高了），这个时候我们就可以确定A的空间位置，如下图的红色区域：

图片.png

这个时候的第二步就是确定灰色的spot，当然了，生态位要内外spot都取到，我们设置红色的spot的label为A，那么寻找灰色spot的代码如下：

library(STutility)
library(Seurat)
####标签设置好
se <- readRDS(rds)
se <- RegionNeighbours(se, id = "A", verbose = TRUE)

这样就可以取得灰色区域。

那么第三步，就是分析选中spot的细胞类型组成了，看看主要富含了什么细胞类型，这里需要做一下统计分析，画一下密度图，如下图，把背景spot和生态位填充不同的颜色，如下图，当然数据我进行了缩放：

图片.png

可以看到，生态位的细胞类型B明显高于背景组织，按照这个方法，就可以分析每种生态位细胞类型的富集程度，与此同时，要做统计检验，这里一般做超几何检验或者置换检验，分析细胞类型富集的显著程度。

这种生态位的分析方法目前已经得到了很多的运用，用于下游的细胞通讯分析，还有一些可视化的展示，例如之前我的文章10X空间转录组绘图分析之体现两种细胞类型的空间位置。

还可以进一步分析，比如不同处理样本的生态位细胞类型的变化，细胞临近通讯的变化，价值非常大，这里就作为一个引子，期待大家在实际中的运用。

好了，方法已经分享给大家了，生活很好，有你更好，百度文库出现了大量抄袭我的文章，对此我深表无奈，我写的文章，别人挂上去赚钱，抄袭可耻，挂到百度文库的人更可耻。