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空间转录组QC指标设计详解

共计 30 章节
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01
空间转录组QC概述
定义 · 意义 · 常用数据类型与平台差异
QC空间转录组
02
原始测序数据QC
FastQ质量评估 · 接头污染检测 · 碱基分布检查
QC原始测序数据
03
UMI计数与过滤
UMI去重原理 · 有效UMI比例 · 同源序列处理
UMI计数
04
基因检测效率
每个spot检测到的基因数量 · 基因饱和度曲线
基因检测效率spot
05
线粒体与核糖体基因比例
高线粒体比例的组织/洗脱问题 · 阈值设定策略
线粒体核糖体基因比例
06
核糖体与血红蛋白基因污染
常见污染源 · 过滤方法 · 与测序文库制备的关系
核糖体血红蛋白基因污染
07
组织覆盖与spot数量
组织区域自动识别 · spot与组织匹配 · 低覆盖区域识别
spot组织覆盖
08
空间斑点（spot）质量评分
图片对齐质量 · 背景噪声 · spot信号强度分布
spot空间斑点
09
重复性与批次效应
技术重复之间的相关性 · 不同batch间的归一化方法
重复性批次效应
10
细胞/组织类型特异性QC
不同细胞类型对QC指标的影响 · 多层次过滤
QC细胞
11
数据稀疏性与dropout
零膨胀分布 · imputation前的QC考量
dropout数据稀疏性
12
文库复杂度评估
有效分子多样性 · 基因覆盖均匀性 · 文库复杂度曲线
文库复杂度评估有效分子多样性
13
RNA完整性（RIN）与QC
RNA降解对空间数据的影响 · 可视化评估
RNARIN
14
批次校正前的QC
Combat · Harmony等方法的适用性前提 · 低质量样本剔除
QC批次校正前的
15
数据归一化方法选择
SCTransform · LogNormalize · GC含量归一化等
数据归一化方法选…SCTransform
16
高变基因（HVG）选择
基于方差与表达量的HVG · 对QC结果的敏感性
HVG高变基因
17
降维前的QC检查
PCA中的异常spot · t-SNE/UMAP的鲁棒性验证
QC降维前的
18
聚类结果的质量评估
silhouette score · cluster特异性基因 · 异常聚类
聚类结果的质量评…silhouette
19
空间自相关指标
Moran's I · Geary's C评估基因表达空间模…
空间自相关指标Moran
20
组织切片质量评估
图像噪声 · 组织撕裂 · 气泡
组织切片质量评估图像噪声
21
多切片/多视野对齐QC
基于图像的特征匹配 · 坐标变换误差
QC多切片
22
细胞解卷积与spot纯度
解卷积结果QC · 细胞类型比例合理性
spot细胞解卷积
23
差异表达分析的QC
表达量分布 · 倍数变化阈值 · P值校正
QC差异表达分析的
24
空间变量基因识别
SpatialDE · SELDAT等方法的输入质控
空间变量基因识别SpatialDE
25
共定位与互作分析QC
相邻spot的相似性 · 空间邻域的统计检验
QC共定位
26
公共数据集QC
GEO · 10X Visium数据一致性检查 · meta分析与整合
QC公共数据集
27
自动化QC流程设计
Nextflow/Snakemake… · 模块化脚本
QC自动化
28
QC报告与可视化
Rmarkdown · Jupyter Notebook集成 · 交互式仪表盘
QC报告
29
常见QC陷阱
过度过滤 · 忽视批次 · 组织边缘效应
QC常见
30
QC指标设计原则总结
从实验设计到数据分析全流程的QC框架
QC指标设计原则总结