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熊掌炖鱼-10x单细胞转录组与空间转录组联合分析
人阅读 发布时间:2022-05-12 11:14
10x Genomics贴心的为研究者提供了一些分析工具,可以将单细胞和空间的两种数据进行联合分析。
以下是10x官网整理出用于联合分析的工具和算法
Spacexr/Robust cell-type decomposition (RCTD)逆卷积方法,使用基于参考的概率模型从混合了不同细胞类型的单个Spot解析不同的细胞类型,通过最大似然估计推断细胞类型比例,并将其投影到细胞类型的空间地图上。
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发表文献: Cable, Dylan M., et al. Robust decomposition of cell type mixtures in spatial transcriptomics. Nature Biotechnology (2021)
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工具: spacexr
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教程: Applying CSIDE to Spatial Transcriptomics Data: Multiple regions in Visium with full mode RCTD
Seurat label transfer
可用于将不同数据集“锚定”在一起的映射方法,包括不同类型的单细胞数据(转录组、表观基因组和蛋白质组)以及单细胞和空间数据。
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发表文献: Stuart, Tim, et al. Comprehensive Integration of Single-Cell Data. Cell (2019)
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工具: Seurat
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教程: Analysis, visualization, and integration of spatial datasets with Seurat
Cell2location
逆卷积方法,可以“结合有关组织的先验信息来估计绝对细胞类型丰度”,作为贝叶斯先验。
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发表文献: Kleshchevnikov, Vitalii, et al. Cell2location maps fine-grained cell types in spatial transcriptomics. Nat Biotechnol (2022)
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工具: Cell2location
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教程: Mapping human lymph node cell types to 10X Visium
Tangram
利用图形处理硬件(GPU)快速运行的映射方法。
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发表文献: Biancalani, Tommaso, et al. Deep learning and alignment of spatially resolved single-cell transcriptomes with Tangram. Nat Methods (2021)
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工具: squidpy
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教程: Cell-type deconvolution using Tangram
SPOTlight
使用种子非负矩阵分解(NMF)回归的逆卷积方法。
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发表文献: Elosua-Bayes, Marc, et al. SPOTlight: seeded NMF regression to deconvolute spatial transcriptomics spots with single-cell transcriptomes. Nucleic Acids Research (2021)
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工具: SPOTlight
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教程: SPOTlight vignette