伯豪生物在空间转录组数据分析中的应用程序

获得测序数据后，可利用Space软件自动处理图像、对比处理数据。 另一款软件 Loupe Cell 是一款适用于 和 MacOS 的桌面应用程序，可以快速轻松地可视化和分析 10X 数据。 博浩生物除了提供斑点基因数和UMI数统计、切片斑点聚类和聚类亚组基因分析等基础和高级分析外，还提供个性化分析，如特定功能富集分析。

各点特异表达的基因数量统计如图所示。

图聚类结果及切片点位置分布展示

图15 具体功能富集分析

基于组织区域分布的数据挖掘

大多数组织实际上分为特定区域。 例如，大脑有皮质、丘脑、海马、脉络丛等多个区域。 结合组织的区域划分和亚群（或细胞类型）的分布仍然可以揭示许多有价值的信息。

可以根据不同区域特异表达的标记基因的分布来判断组织切片上各区域的位置。例如，皮质基因STX1A的表达分布、海马基因HPCA的表达分布等。

基于病理特征挖掘数据

空间转录组技术的真正本质不是研究细胞亚群的分布，而是将其空间位置所体现的异质性与组织病理学特征的分布相结合，探索不同病理特征下转录组学的差异。 不同之处。 这对于研究疾病病变机制、帮助临床患者实现更好的分子分类、挖掘空间位置非常有价值。 通过手动圈出这些区域进行转录组水平的比较，我们可以找出不同重点区域的特异性，分析疾病逐步发展过程中生物学功能的变化，甚至思考是否可以找到一些关键因素。 阻止疾病的进展。

图根据病理信息选择特定区域进行分析

空间转录组结合单细胞RNA测序分析细胞类型的空间位置信息（，MIA）

空间转录组测序可以获得组织切片上不同基因的空间位置信息，但无法获得详细的细胞群信息（空间转录组不具备单细胞分辨率，只能粗略分析切片上不同位置的细胞类型）。 因此，有必要借助细胞测序数据来分析细胞类型，然后通过生物信息学分析方法将单个细胞群映射到空间转录组数据。

图 MIA 热力图

注：MIA 热图，上方颜色条反映 ST 区域的子聚类（ 、 、 Duct 和 ）。 左侧代表不同的细胞群。 色块代表或。 这意味着该细胞群在该区域富集。 这意味着该区域缺少该细胞群。

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