10X 空间转录组数据分析中的细胞百分比饼图绘制指南

2023-12-14 06:26:15

利用细胞百分比饼图解锁空间转录组数据的奥秘

空间转录组学通过揭示细胞在组织和器官中的分布，为生物学研究开启了新的视野。10X Genomics 的 Visium 平台作为这一领域的先驱，提供了高维数据，其中包含细胞的位置信息。分析这些数据对于理解组织异质性、细胞相互作用和疾病机制至关重要。

细胞百分比饼图：可视化的力量

细胞百分比饼图是可视化空间转录组数据的有力工具，它以图形方式显示特定区域内不同细胞类型的相对丰度。通过将复杂的数据简化为易于理解的格式，饼图使我们能够识别细胞群、探索细胞类型之间的相互作用，并获得进一步研究的见解。

绘制细胞百分比饼图的分步指南

绘制 10X 空间转录组数据的细胞百分比饼图是一个多步骤的过程，涉及数据准备、饼图创建和饼图可视化。让我们按部就班地分解每个步骤：

1. 数据准备

导入数据： 使用 Seurat 或 Scanpy 等软件包将 10X 数据导入您的编程环境。
预处理数据： 应用质量控制措施，例如过滤低质量细胞和基因，以及标准化数据以消除技术偏差。
聚类细胞： 使用 Louvain 或 K 均值聚类等算法将细胞分组为不同的细胞类型。

2. 饼图创建

选择区域： 在空间转录组图像中选择您感兴趣的区域。
提取细胞类型： 根据聚类结果，从所选区域提取细胞类型。
计算百分比： 计算每个细胞类型在所选区域内所占的百分比。

3. 饼图可视化

创建饼图： 使用 ggplot2 或 matplotlib 等库创建一个饼图。
指定标签： 使用细胞类型作为饼图的扇区标签。
添加标题和图例： 添加一个说明性的标题和图例以解释饼图。

示例代码（Python）

# 导入库和数据
import scanpy as sc
import matplotlib.pyplot as plt
adata = sc.read_10x_h5ad('data.h5ad')

# 数据预处理
sc.pp.filter_cells(adata, min_genes=200)
sc.pp.normalize_total(adata)

# 聚类细胞
sc.tl.louvain(adata)

# 选择区域并提取细胞类型
region = adata.obsm['spatial'][:, 0] > 100
cell_types = adata.obs['louvain'][region]

# 计算百分比
cell_type_counts = cell_types.value_counts(normalize=True)

# 创建饼图
plt.pie(cell_type_counts, labels=cell_type_counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Selected Region Cell Type Percentages')
plt.show()