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Visium批次校正与归一化实操教程

共计 30 章节
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01
第1节
Visium技术原理与数据特点
第1节Visium
02
第2节
空间转录组常用数据格式介绍（H5 · MTX · JSON）
第2节H5
03
第3节
批次效应产生的根源与影响
第3节批次效应产生的根…
04
第4节
归一化的目的与常见方法概览
第4节归一化的目的
05
第5节
环境搭建（Python · R · Conda
第5节Python
06
第6节
读取Visium数据（Scanpy…
第6节Visium
07
第7节
质控与过滤（spot · 基因 · UMI）
第7节spot
08
第8节
基础归一化（LogNormalize · SCTransform）
第8节LogNormalize
09
第9节
可视化批次效应（PCA · t-SNE · UMAP）
第9节PCA
10
第10节
批次校正算法原理（ComBat · Harmony · MNN）
第10节ComBat
11
第11节
基于ComBat的批次校正（实战）
第11节ComBat
12
第12节
基于Harmony的批次校正（实战）
第12节Harmony
13
第13节
基于MNN的批次校正（实战）
第13节MNN
14
第14节
基于Scanorama的批次校正（实…
第14节Scanorama
15
第15节
基于BBKNN的图谱整合方法
第15节BBKNN
16
第16节
基于scVI的深度学习方法
第16节scVI
17
第17节
校正前与校正后的评估指标（ARI · LISI）
第17节ARI
18
第18节
保留生物变异 vs 过度校正的取舍
第18节vs
19
第19节
多切片联合归一化（整合分析起点）
第19节多切片联合归一化
20
第20节
空间位置对批次效应的影响
第20节空间位置对批次效…
21
第21节
批次校正后的差异表达分析注意事项
第21节批次校正后的差异…
22
第22节
使用scanpy整合多个Visium…
第22节scanpy
23
第23节
使用Seurat整合多个Visium…
第23节Seurat
24
第24节
批次校正后聚类与细胞注释
第24节批次校正后聚类
25
第25节
空间可变基因的检测与批次效应
第25节空间可变基因的检…
26
第26节
重复样本生物学差异 vs 批次效应的…
第26节vs
27
第27节
实战案例
第27节实战案例
28
第28节
实战案例
第28节实战案例
29
第29节
常见陷阱与踩坑经验总结
第29节常见陷阱
30
第30节
全流程自动化脚本与报告生成
第30节全流程自动化脚本