面对数据处理中的挑战，当数据由华大测序机构提供且结果以 gef 格式返回时，有时会遇到无法直接打开和分析的问题。幸运的是，stereopy 这个 Python 包为这一过程提供了一个强大的解决方案。为了充分利用这一工具，我们首先需要创建一个基于 Python 3.8 的 Conda 环境。一旦环境搭建完成，使用 pip 安装 ...
空间转录组学分析之华大数据分析python包stereopy的使用
面对数据处理中的挑战，当数据由华大测序机构提供且结果以 gef 格式返回时，有时会遇到无法直接打开和分析的问题。幸运的是，stereopy 这个 Python 包为这一过程提供了一个强大的解决方案。为了充分利用这一工具，我们首先需要创建一个基于 Python 3.8 的 Conda 环境。
一旦环境搭建完成，使用 pip 安装 stereopy 成为下一个步骤。接下来，我们通过导入相关的依赖包，读取 gef 文件，并根据需要自定义 bin_size 来对数据进行初步的组织。
进行质量检查和数据预览，通过绘制空间分布图和基因计数图，我们能够直观地了解数据的基本情况。随后，通过数据过滤，我们确保了分析的精度，并保存了原始数据，以便在后续步骤中参考。
数据归一化是分析过程中不可或缺的步骤，它有助于消除数据间的偏差。接下来，我们关注高变基因的识别，通过可视化手段进一步深入理解数据的特性。
数据的缩放和嵌入分析，包括主成分分析（PCA），帮助我们从多维数据中提取关键信息，通过绘制肘图筛选适合的主成分。进一步的临近图分析、空间临近图分析以及 UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）分析，提供了数据在低维空间中的布局和聚类信息，使我们能够更直观地理解基因表达的复杂模式。
通过聚类分析，如使用 Leiden 算法或 Louvain 算法，我们能对数据进行有效的分组，以发现潜在的结构和关联。借助这些方法，我们不仅能够查看特定群组的分布，还能在 umap 图上观察整个数据集的聚类情况。此外，通过交互式群展示，我们能够深入探索不同群组之间的差异。
寻找并标识 marker 基因是理解特定生物过程或状态的关键。利用 Stereopy 提供的工具，我们能够快速找到这些具有显著表达变化的基因，并通过火山图可视化这些基因的重要性。进一步地，对 marker 基因进行过滤和注释，有助于在生物学研究中提供精确的解读和结论。
整个过程中，stereopy 为复杂的空间转录组数据分析提供了强大的支持，使得数据的解读更为高效和准确。通过这一系列操作，我们不仅能够解决数据处理的初步问题，还能够深入挖掘数据背后的生物学意义，为科研工作提供有力的证据和洞见。2024-10-10
