超越传统的分析：利用 Seurat 解锁 10x Visium 空间转录组数据的宝贵洞察

深入分析 10x Visium 数据：使用 Seurat 的全面指南

1. Seurat 简介：强大的空间转录组学工具

想象一下，将组织的显微图像与基因表达数据无缝融合。这就是 10x Visium 技术的精妙之处。然而，解析这些宝贵数据集需要强大的计算工具。这就是 Seurat R 包闪亮登场的地方。

Seurat 是单细胞空间转录组学的瑞士军刀，提供了一个全面的工具箱，从数据预处理到下游分析和可视化。它使研究人员能够深入挖掘 10x Visium 数据，揭示组织结构和功能的惊人见解。

2. 逐步指南：释放 10x Visium 数据的潜力

让我们踏上一个逐步的旅程，使用 Seurat 分析 10x Visium 数据。

2.1 设置 R 环境

首先，确保您的 R 环境已准备好：

# 安装 Seurat 包
if (!requireNamespace('BiocManager', quietly = TRUE))
    install.packages('BiocManager')
BiocManager::install('Seurat')

# 加载 Seurat 和其他必需的包
library(Seurat)
library(dplyr)
library(ggplot2)

2.2 数据加载和标准化

加载您的 10x Visium 数据集并进行必要的预处理：

# 加载 10x Visium 数据
data <- Read10X(data.dir = 'path/to/data')

# 数据标准化
data <- NormalizeData(data)

2.3 降维和聚类

为了识别细胞群，应用降维和聚类技术：

# 降维（PCA）
data <- RunPCA(data)

# 聚类（t-SNE）
data <- RunTSNE(data)

# 可视化聚类结果
DimPlot(data, reduction = 'tsne', label = TRUE)

2.4 空间差异表达基因（DEGs）

确定在不同空间区域差异表达的基因至关重要：

# 识别 DEGs
degs <- FindMarkers(data, group.by = 'spatial_location')

# 可视化 DEGs
VlnPlot(data, degs, label = TRUE)

2.5 交互可视化

Seurat 提供强大的可视化工具，用于探索数据：

# 创建交互式图例
InteractiveLegend(data)

# 可视化细胞-细胞相互作用
CellChat(data, min.cells = 3)

2.6 与单细胞转录组整合

将空间转录组数据与单细胞转录组数据整合：

# 加载单细胞转录组数据
sc_data <- Read10X(data.dir = 'path/to/sc_data')

# 整合数据
integrated_data <- MergeSeurat(data, sc_data, add.cell.types = TRUE)

2.7 集成切片信息

最后，添加切片信息以获得空间背景：

# 加载切片信息
slices <- ReadImage(path = 'path/to/slices')

# 映射切片信息
data <- MapSliceInfo(data, slices)

# 可视化切片映射
SpatialPlot(data)

3. 结论

使用 Seurat 分析 10x Visium 数据就像打开一扇通往组织复杂性的窗户。通过遵循本指南的步骤，研究人员可以探索细胞群、识别差异表达基因并深入了解组织结构。Seurat 为单细胞空间转录组学领域带来了前所未有的洞察力，使我们能够更深入地了解生物系统的复杂性和动态性。

4. 常见问题解答

4.1 我需要什么先决条件才能使用 Seurat？

您需要一个装有 R 环境的计算机，以及已安装的 Seurat、dplyr 和 ggplot2 包。

4.2 如何加载 10x Visium 数据？

使用 Read10X() 函数加载您的数据，并指定指向数据目录的路径。

4.3 如何进行聚类？

使用 RunPCA() 进行降维，然后使用 RunTSNE() 进行聚类。

4.4 如何识别差异表达基因？

使用 FindMarkers() 函数，按空间位置或其他感兴趣的特征对细胞进行分组。

4.5 如何将空间转录组数据与单细胞转录组数据整合？

使用 MergeSeurat() 函数将两个数据集合并在一起。