高精度空間平臺

作者，Evil Genius

10X Visium HD發(fā)布了，那么高精度平臺又多了一個巨無霸，面對如此多的平臺，我們該如何選擇？

我們來匯總一下，這些平臺全部都介紹過

平臺 精度 是否單細(xì)胞級別 圖片與數(shù)據(jù)是否可以結(jié)合 測序組學(xué) 可視化軟件配套情況 注意事項
Nanostring CosMx Spatial Molecular Imager 細(xì)胞級 是 是 轉(zhuǎn)錄、蛋白 有CosMx 貴
10X Genomics Xenium 細(xì)胞級 是 是 轉(zhuǎn)錄 loupe 單細(xì)胞級別算法推斷而來，檢測需要panel，目前檢測基因的通量不足，據(jù)說要達(dá)到5000級別
10X Genomics Visium 55um 否 是 轉(zhuǎn)錄 loupe 精度低
Akoya CODEX 單細(xì)胞級 是 是 蛋白 有 蛋白組，通量低、精度高
10X Genomics Visium HD 亞細(xì)胞級 亞細(xì)胞級 是 轉(zhuǎn)錄 loupe 高精度，目前5萬/樣本
BGI STOmics 亞細(xì)胞級 亞細(xì)胞級 否 轉(zhuǎn)錄 無 圖片和數(shù)據(jù)不能結(jié)合，區(qū)域劃分和數(shù)據(jù)分析困難較大
百創(chuàng)S1000（聽說升級了版本） 亞細(xì)胞級 亞細(xì)胞級 否 轉(zhuǎn)錄 不清楚，大概率無 接觸很少，具體細(xì)節(jié)不了解
尋因 單細(xì)胞級別 單細(xì)胞級別 是，但是不是建庫測序的圖片而是臨近的組織圖片 轉(zhuǎn)錄 云平臺，目前尚未商用 采用空間核轉(zhuǎn)錄組捕獲技術(shù)

這些技術(shù)促進(jìn)單細(xì)胞級空間數(shù)據(jù)的生成。

至于高精度空間平臺的細(xì)胞注釋，說了很多遍了，大家可以參考

關(guān)于空間轉(zhuǎn)錄組和SNP的一些答疑

空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)分析細(xì)胞鄰域依賴的基因表達(dá)(分子鄰域)

空轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析之細(xì)胞“社區(qū)”

而其中最好的空間平臺，自然是10X系列，其中10X Genomics Visium HD目前應(yīng)該沒有敵手。


精度高了自然好多了。

國產(chǎn)平臺沒有好用的配套的可視化軟件真的是硬傷啊。

關(guān)于鄰域分析，分享了很多了，這次再來補(bǔ)充一點(diǎn)，三個軟件全部分享過。

對于hoodscanR，使用plotcollocal函數(shù)進(jìn)行鄰域識別和共定位分析。相反，Squidpy和Giotto使用gr.spatial_neighbors和createSpatialDelaunayNetwork函數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)圖構(gòu)建，然后分別使用gr.nhood_enrichment和cellProximityEnrichment函數(shù)進(jìn)行共定位分析。
其中hoodscanR的分析代碼如下：
fnc <- findNearCells(spe, k = 100)
pm <- scanHoods(fnc$distance)
hoods <- mergeByGroup(pm, fnc$cells)
##Neighborhoods analysis
plotHoodMat(hoods, n = 10, hm_height = 5)

plotColocal(spe, pm_cols = colnames(hoods))

代碼在hoodscanR

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