号外!号外!在联川做过单细胞和空转Visium的客户有福啦！
2024年年底，空转星云平台迎来重大更新！全新推出的联合分析功能现已正式上线，为用户提供更为强大和综合的数据分析体验！
单细胞转录组和空间转录组的联合分析是当前生物信息学研究中的一个热点领域，旨在结合两种技术的优势，以获得组织中细胞亚群的高分辨率图谱。以下是几种主要的联合分析方案：
1）基于marker基因打分的方法：
这种方法可以通过Seurat包的AddModuleScore函数实现，它基于基因集进行打分，首先需要鉴定单细胞转录组数据的某一细胞类型的特异表达基因，然后对空间转录组的每个spot用该基因集的平均表达量减去基因的背景表达水平进行评分。
2）基于“锚点”的整合分析：
这种方法可以将单细胞转录组的细胞类型注释通过一个概率模型迁移到空间转录组的数据上，实现不同类型、亚群和状态的细胞在组织中的高分辨定位。
3）反卷积（Deconvolution）：
反卷积方法旨在根据单细胞数据，从每个捕获点的mRNA转录物的混合物中分离出离散的细胞亚群。它有两种主要方法：推断一个特定spot的细胞亚型比例和对一个特定的空间转录组spot进行评分，以确定它与单个细胞亚型的对应程度，简单来说就是基于单细胞转录组的注释结果，来注释空间转录组的spot，从而实现辅助空转数据注释的效果。常见的反卷积分析有：SPOTlight、RCTD、Cell2Location、CellTrek等。
本次上线空转星云的联合分析手段是SPOTlight反卷积分析。
SPOTlight是一款专门用于反卷积分析的工具，它赋予研究者从空间转录组数据中解析每个捕获点（spot）所包含的细胞类型及其相对比例的能力。这一技术尤其适用于处理那些包含多种细胞混合的spot，例如通过10X Visium技术获得的数据。在当前的10X Visium数据分析流程中，每个spot通常被视为一个单一的细胞，并借鉴单细胞转录组的分析方法进行处理。然而，在实际的实验操作中，单个spot往往不仅仅包含一个细胞，而是可能包含两个或更多细胞。因此，准确识别每个spot中所含细胞的种类和比例对于深入理解空间转录组数据至关重要。SPOTlight通过整合单细胞RNA测序数据，能够对空间数据进行反卷积分析，从而揭示每个spot中细胞类型的组成和比例，为空间转录组的分析提供了一种有力的工具。
当然联合分析的手段还有许多，后面也会陆续上线空转星云。各位老师如果有任何想要优先体验的分析工具，欢迎在下方留言告诉我们，您的需求可能会成为我们下一个推出的功能！
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