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《Visium空间聚类质控与异常诊断》
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Visium空间聚类质控与异常诊断
共计 30 章节
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01
Visium技术原理简介与数据特点
从探针设计到组织切片 · 理解原始数据的结构
Visium
技术原理简介
02
空间转录组数据预处理流程概览
从fastq到表达矩阵的完整链路
空间转录组数据预…
fastq
03
从原始数据到表达矩阵
Space Ranger的使用经验与…
从原始数据到表达…
Space
04
质量控制(QC)指标与过滤技巧
UMI数 · 基因数 · 线粒体比例等阈值设置
QC
质量控制
05
数据标准化与归一化方法选择
LogNormalize · SCTransform · Pearson残差的适用场景
数据标准化
归一化方法选择
06
高变基因(HVG)筛选策略
基于方差 · 离散系数 · 基于模型的方法对比
HVG
高变基因
07
降维方法(PCA, t-SNE, UMAP)的比较与选择
速度 · 解释性 · 空间保持能力
PCA
t-SNE
08
空间聚类与普通单细胞聚类的区别
邻居定义 · 平滑约束 · 空间权重矩阵
空间聚类
普通单细胞聚类的…
09
常用的聚类算法(Louvain, Leiden, K-means)对比
社区检测 vs 划分聚类
Louvain
Leiden
10
基于空间信息的聚类(如BayesSpace, SpaGCN)简介
隐式空间模型与图神经网络
BayesSpace
SpaGCN
11
聚类分辨率(resolution)参数调优技巧
从粗调到细调 · 评价指标辅助决策
resolution
聚类分辨率
12
评判聚类效果的指标
ARI · NMI · 轮廓系数
评判聚类效果的指…
ARI
13
如何利用空间位置信息改进聚类
空间邻接矩阵加权 · 马尔可夫随机场
如何利用空间位置…
空间邻接矩阵加权
14
批次效应检测与校正方法
Harmony · ComBat · MNN以及空间特有问题
批次效应检测
校正方法
15
聚类结果的可视化
空间散点图 · 热图 · 小提琴图
聚类结果的可视化
空间散点图
16
标记基因(marker gene)鉴定与功能注释
Wilcoxon · MAST · logFC阈值设定
marker
gene
17
空间区域定义与解剖学对应
利用组织学图像辅助区域命名
空间区域定义
解剖学对应
18
边缘效应与组织边界处理技巧
剔除边界点 · 使用形态学膨胀/腐蚀
边缘效应
组织边界处理技巧
19
低质量组织切片导致的问题及应对
死角 · 褶皱 · 气泡的识别与掩码
低质量组织切片导…
应对
20
不同平台(Visium vs 其他空间技术)的聚类差异
分辨率 · 捕获效率影响
Visium
vs
21
多切片联合分析中的聚类一致性
整合锚点 · 投影 · 细胞类型映射
多切片联合分析
聚类一致性
22
使用Scanpy进行Visium聚类实战流程
读取 · 预处理 · 聚类
Scanpy
Visium
23
使用Seurat进行Visium聚类实战流程
空间对象创建 · SCT · 聚类
Seurat
Visium
24
Python环境搭建与依赖管理技巧
conda环境 · GPU加速 · 包版本兼容
Python
环境搭建
25
处理大规模数据集的内存优化方法
分块读取 · 稀疏矩阵 · 多进程并行
处理大规模数据集…
分块读取
26
结果复现与参数记录经验
Jupyter notebook +…
结果复现
参数记录经验
27
常见错误与调试指南
内存溢出 · 坐标错位 · spatial坐标归一化错误
常见错误
调试指南
28
整合单细胞数据辅助空间聚类
细胞类型转移 · RNA速度推断
整合单细胞数据辅…
细胞类型转移
29
下游分析
差异表达 · 富集分析 · 细胞通讯(NicheNet/Cell…
下游分析
差异表达
30
项目报告生成与结果展示技巧
HTML报告 · shiny应用 · Publication-ready图…
项目报告生成
结果展示技巧
所属VIP或分类
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