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本课程属于：009-Visium空间转录组聚类 生物信息学与 AI 制药工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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Visium空间聚类调参与结果复现验证

共计 30 章节
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01
Visium技术简介
空间转录组学背景与原理
Visium技术简介
02
数据下载与预处理
从官方资源获取原始数据
数据下载预处理
03
环境搭建
Python · R · Seurat与Scanpy配置
环境搭建Python
04
数据读取与质量控制（QC）参数设置
数据读取与质量控制（QC）参数设置 · 核心概念 · 实践要点
QC数据读取
05
归一化方法选择
LogNormalize vs SC…
归一化方法选择LogNormalize
06
高变基因选择（HVG）参数调优
高变基因选择（HVG）参数调优 · 核心概念 · 实践要点
HVG高变基因选择
07
主成分分析（PCA）维度选择的经验法则
主成分分析（PCA）维度选择的经验法则 · 核心概念 · 实践要点
PCA主成分分析
08
聚类算法对比
Louvain · Leiden与K-means
聚类算法对比Louvain
09
分辨率参数（resolution）对聚类结果的影响
分辨率参数（resolution）对聚类… · 核心概念 · 实践要点
resolution分辨率参数
10
邻域图构建
k值 · 距离度量与权重策略
邻域图构建k值
11
聚类结果评估指标
轮廓系数与调整兰德指数
聚类结果评估指标轮廓系数
12
空间聚类vs非空间聚类的适用场景
空间聚类vs非空间聚类的适用场景 · 核心概念 · 实践要点
vs空间聚类
13
基于空间信息的聚类方法
BayesSpace与SpaGCN
基于空间信息的聚…BayesSpace
14
批次效应校正
Harmony与MNN参数调试
批次效应校正Harmony
15
参数网格搜索策略与自动化调优
参数网格搜索策略与自动化调优 · 核心概念 · 实践要点
参数网格搜索策略自动化调优
16
聚类稳定性分析
重复实验与Jaccard相似度
聚类稳定性分析Jaccard
17
可视化聚类结果
UMAP · t-SNE与空间散点图
可视化聚类结果UMAP
18
标记基因识别参数
Wilcoxon · MAST与LR
标记基因识别参数Wilcoxon
19
亚群分析参数设置
分辨率细化与子聚类
亚群分析参数设置分辨率细化
20
多切片联合聚类参数
整合与对齐
多切片联合聚类参…整合
21
稀疏数据下的聚类策略
降维与正则化
稀疏数据下的聚类…降维
22
聚类分辨率自动选择方法
肘部法则与轮廓法
聚类分辨率自动选…肘部法则
23
基于表达矩阵的聚类优化
方差稳定化
基于表达矩阵的聚…方差稳定化
24
基于空间邻域的权重调整
距离衰减与核函数
基于空间邻域的权…距离衰减
25
聚类后差异表达分析参数
阈值与多重检验校正
聚类后差异表达分…阈值
26
结果簇合并与拆分规则
层次聚类与生物学知识
结果簇合并拆分规则
27
参数重现性验证
跨切片与跨平台一致性
参数重现性验证跨切片
28
高性能计算资源优化
并行与内存管理
高性能计算资源优…并行
29
常见错误与调试方法
内存溢出 · 收敛失败
常见错误调试方法
30
实战案例
乳腺癌Visium数据完整聚类流程
实战案例Visium