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本课程属于：039-单细胞空间整合批次质控 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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空间单细胞spot批次效应处理流程

共计 30 章节
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01
课程概述与背景
空间转录组学简介 · spot技术 · 批次效应概念
课程概述背景
02
数据格式与读取
常见空间数据格式（h5ad · SpatialExperiment · seurat等）
数据格式读取
03
数据预处理
质量控制 · 过滤 · 归一化
数据预处理质量控制
04
批次效应可视化
PCA/t-SNE/UMAP按批次着…
批次效应可视化PCA/t-SNE/UM…
05
批次效应评估方法
统计检验（ANOVA · KS）等
批次效应评估方法ANOVA
06
基于线性回归的矫正
ComBat在空间数据中的应用
基于线性回归的矫…ComBat
07
Harmony矫正
原理与实现（harmony算法适应空…
Harmony矫正
08
scVI深度学习矫正
使用scVI模型整合多个空间样本
scVI深度学习矫正
09
MNN（互近邻）矫正
利用MNN配对进行批次矫正
MNN互近邻
10
CCA（典型相关分析）矫正
Seurat标准流程适用于空间数据
CCA典型相关分析
11
基于参考的矫正
选择参考样本进行映射
基于参考的矫正选择参考样本进行…
12
空间特异性批次效应
考虑空间位置信息的矫正方法
空间特异性批次效…考虑空间位置信息…
13
基于图的方法
stLearn的批次矫正模块
基于图的方法stLearn
14
整合多个平台（10x Visium, Slide-seq, MERFISH）的挑
整合多个平台（10x Visium · 核心概念 · 实践要点
VisiumSlide-seq
15
空间批次效应的模拟数据集生成。
空间批次效应的模拟数据集生成 · 核心概念 · 实践要点
空间批次效应的模…重点
16
矫正前后聚类比较
评估聚类一致性
矫正前后聚类比较评估聚类一致性
17
空间变量基因检测与批次矫正。
空间变量基因检测与批次矫正 · 核心概念 · 实践要点
空间变量基因检测批次矫正
18
基于深度学习的空间自编码器方法（如SpaGCN）。
基于深度学习的空间自编码器方法（如Spa… · 核心概念 · 实践要点
SpaGCN基于深度学习的空…
19
基于正则化负二项模型的矫正（如SCTransform）。
基于正则化负二项模型的矫正（如SCTra… · 核心概念 · 实践要点
SCTransform基于正则化负二项…
20
多模态数据整合中的批次效应（RNA+蛋白）。
多模态数据整合中的批次效应（RNA+蛋白… · 核心概念 · 实践要点
RNA+多模态数据整合
21
使用scArches进行模型迁移与整合。
使用scArches进行模型迁移与整合 · 核心概念 · 实践要点
scArches使用
22
批次效应矫正后的空间可视化
spatial scatter pl… · spatial heatmaps
批次效应矫正后的…spatial
23
下游分析
空间域识别 · 细胞类型解卷积与批次效应
下游分析空间域识别
24
性能评估指标
AUC · entropy of mixing · kBET
性能评估指标AUC
25
工作流实践1
使用 scanpy + harmon…
工作流实践1scanpy
26
工作流实践2
使用 Seurat + CCA 整合…
工作流实践2Seurat
27
工作流实践3
使用 scVI + SpaGCN 进…
工作流实践3scVI
28
常见陷阱与注意事项
过度矫正 · 数据泄露
常见陷阱注意事项
29
未来趋势与工具
新的空间批次矫正方法综述
未来趋势工具
30
总结与课程回顾。
总结与课程回顾 · 核心概念 · 实践要点
课程回顾总结与课程回顾