Python学习空间转录组的最佳顺序
Python空间转录组的最佳学习路线
我们已经分享了R语言单细胞学习路线,本推送也回答一个常见问题:“我要学空间转录组,应该按照什么顺序开展学习?”。以下是我们打磨了数月的课程学习顺序及python空转的最佳学习路线:

1、理论课程:包含生物信息学、高通量测序、单细胞和空转建库原理及流程介绍。
2、编程基础:首选不推荐用自己的电脑做生信,学好Linux、生信Python速查手册
3、定量分析(可选):很多同学拿到的都是定量后的矩阵,但是我们也给大家介绍了Cellranger、SAW、Space Ranger和SeekSpaceTools等软件的定量分析。
4、基础分析(Scanpy和Squidpy分析):空间转录组数据基础分析手册可以说是空间转录组的核心、是基于最新的Python环境与Scanpy、Squidpy版本的分析,主要内容有:数据质控、归一化、特征选择、降维、空间基因表达和聚类可视化、spot的基础注释等。
5、多样本分析:空间转录组|多样本整合分析手册重点介绍harmony去批次、Scanorama、Combat矫正、BBKNN矫正及深度学习模型等方式处理空间转录组多样本整合方法,有效解决传统分析中批次效应难以精准校正的核心问题。
6、基因共表达分析:以调控细胞分化、细胞类型转换的基因调控网络为研究核心,依托SCENIC、hotspot、decoupler等工具,系统开展空间转录组基因共表达网络分析,全面覆盖主流基因调控分析需求。
7、去卷积分析:空间转录组反卷积分析解析每个spot中细胞类型组成比例的过程,进而达到从混合表达信号中推断细胞类型空间分布模式的目的。
8、邻域分析:邻域分析是基于空间位置的细胞/spot邻域划分与表达谱分析,具有从“单细胞”到“细胞群落”的表型解析,揭示群体功能的核心价值,以及阐明细胞间通讯、微环境异质性、结构-功能关联的生物学意义。
9、细胞通讯:空转细胞通讯能够整合空间坐标、细胞类型与基因表达数据,解析细胞-细胞相互作用及组织微环境调控机制。CellPhoneDB、Commot、stLearn是搞定空转细胞通讯分析的很好选择。
10、轨迹分析:轨迹分析可重构潜在的生物学动态过程(如分化、发育、响应、演化等)的拓扑结构与相对顺序。在空转中,向大家推荐SpaTrack与stLearn这两种工具。
11、拷贝数变异:空间转录组拷贝数变异分析通过推断其染色体拷贝数状态,为空转数据的肿瘤细胞鉴定与异质性评估提供了方法。inferCNV和CalicoST是空转进行CNV分析很好的选择。
学习完以上内容,就到实战环节了,大家可以试试能否独立复现一篇完整的文章:《Nature Genetics》文献复写 | 结直肠癌免疫细胞的高清空转分析(Visium HD+Xenium)
搞定以上内容,你大概率就可以独立完成SCI与硕博论文的单细胞工作啦,期待你的好消息:欢迎致谢。
空间转录组
空间转录组可谓是高、新、贵技术,我们更过以下内容:
如果你希望有人真的手把手教你学空间转录组:
69h空转视频!从 “零基础”到“复现《Nature Genetics》代码”
技术贴
三种方法教你搞定空转数据邻域分析:squidpy+stSME+NMF分解
空转细胞通讯分析学习手册:CellPhoneDB+Commot+stLearn
《Nature Genetics》文献复写 | 结直肠癌免疫细胞的高清空转分析(Visium HD+Xenium)
空间转录组SeekSpace系列
为了进一步推动单细胞科研的发展,寻因生物推出了“2024 寻因Space行知计划”,愿与行知者携手,一直游到海水变蓝。
SeekSpace空转| banksy空间邻域分析理论+实操
文献解读
《Nature》:Slide-tags实现多模态空间基因组学的单核条形码
《Nature Methods》新算法|MARBLE利用几何深度学习解释神经群体动力学
《Nature Biotechnology》:稳定的空转细胞解卷积方法—RCTD
《Brief Bioinform》: 鼠脑单细胞与Stereo-seq数据整合算法评估
《Cancer Cell》|时空单细胞分析揭示结直肠癌免疫治疗不同反应的细胞动态
《Cell Metabolism》| 多组学联用挖掘肾脏致病基因
Spatial-Mux-seq空间多组学,一网打尽染色质特征、转录组、蛋白质修饰与表达
博士论文解析|空间转录组测序样本准备及在帕金森病中的应用研究
博士毕业论文解析| 基于空间转录组学技术对原发性肝癌空间异质性的研究
博士毕业论文解析| 利用时空多组学解析肝脏功能结构及肝再生、肝纤维化分子机制
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