10X空间转录组异型细胞网络（cell degree2）

作者，evil Genius

失踪人口回归。

在文章中10X空间转录组同型细胞网络绘制（cell degree）介绍了同型细胞网络的意义和绘制，但是大家很明显应该能想到，我们更应该关注的是异型细胞网络。

举一个简单的例子，细胞类型A所在的spot，周围有6个spot，加上自身就是7个spot，如果在这7个spot中含有细胞类型B，那么按照含有B细胞类型的spot数量，A的异型细胞网络等级分为8类，即0，1，2，3，4，5，6，7，这8种情况，华大的数据也是同理，这样做的意义就在于研究空间位置上两种细胞类型的连通性。

迄今为止提出的结果已将转录亚型组成与患者预后联系起来。然而，由于空间组织和细胞相互作用在驱动克隆进化，肿瘤进展和治疗耐药性中起着关键作用，研究试图评估恶性细胞的空间分布如何有助于预后。为了表征空间细胞组织，首先构建了一个空间邻域图来表示每个肿瘤内的细胞群落。

在文章Spatial cellular architecture predicts prognosis in glioblastoma中，评估了不同转录亚型之间相互作用的频率如何影响预后。结果表明，AC样亚型之间的连通性增加对应于风险增加。相反，当AC样亚型与其他亚型（例如NPC样，MES样和MES缺氧）连接时，风险降低。为了进一步证实这些结果，检查了聚类系数，该系数表示相同的转录亚型在空间邻域图中聚集在一起的程度。分析发现AC样亚型的聚类系数越高，预后越差。值得注意的是，单独的AC样亚型的比例并不是预后的重要预测指标，突出了空间关系相对于单独丰度的价值。

其实就是告诉我们，不同细胞类型在空间上的连通性与疾病的预后相关。其实就是细胞的共定位的强弱关系，那么这篇文章主要强调的是这种共定位的变化。

我们就来实现以下异型细胞网络和分析一下聚类系数，还是以示例数据为例

关于如何展示两种细胞的空间定位关系，我写了很多，列在下面，大家根据需求查看。

空间转录组共定位展示分析图

空间转录组细胞类型和配受体的空间定位图

空间细胞类型方向图

空间细胞类型密度分布图

10X空间转录组同型细胞网络绘制（cell degree）