Seurat分析10xVisium数据(3）降维、聚类、可视化：降维聚类与处理常规scRNA-Seq数据类似brain<-RunPCA(brain,assay="SCT",verbose=FALSE)brain<-FindNeighbors(brain,reduction ="pca",dims=1:3o)brain <-FindClusters(brain,verbose =FALSE)brain<-RunUMAP(brain,reduction ="pca",dims =1:3o)楼...UMAP_上节回顾空间转录组数据分析单细胞ATAC数据分析单细胞甲基化数据分析
Seurat 分析 10X Visium 数据 上节回顾 空间转录组数据分析 单细胞ATAC数据分析 单细胞甲基化数据分析 （3）降维、聚类、可视化：降维聚类与处理常规scRNA-seq数据类似 brain <- RunPCA(brain, assay = "SCT", verbose = FALSE) brain <- FindNeighbors(brain, reduction = "pca", dims = 1:30) brain <- FindClusters(brain, verbose = FALSE) brain <- RunUMAP(brain, reduction = "pca", dims = 1:30)
Seurat分析1oxVisium数据（3）降维、聚类、可视化：可视化感兴趣的簇（清晰地区分单个簇的空间位置）上节回顾单细胞ATAC数据分析单细胞甲基化数据分析>空间转录组数据分析
Seurat 分析 10X Visium 数据 上节回顾 空间转录组数据分析 单细胞ATAC数据分析 单细胞甲基化数据分析 （3）降维、聚类、可视化：可视化感兴趣的簇（清晰地区分单个簇的空间位置）
Seurat分析10xVisium数据（3）降维、聚类、可视化：交互式绘图LinkeuDmPioidentB007858508[AcecTaCTasecT-1SreerT鼠标移动会显示相应的spotID和族根据UMAP图选择spot在空间图上展示上节回顾空间转录组数据分析单细胞ATAC数据分析单细胞甲基化数据分析
Seurat 分析 10X Visium 数据 上节回顾 空间转录组数据分析 单细胞ATAC数据分析 单细胞甲基化数据分析 （3）降维、聚类、可视化：交互式绘图 • 鼠标移动会显示相应的spot ID和簇 • 选择基因、调节点的大小和透明度等 • 根据UMAP图选择spot在空间图上展示
Seurat分析10xVisium数据（4）空间高变基因的鉴定：两种方法FindMarkers函数和FindSpatiallyVariableFeatures函数FindMarkers函数根据定义好的cluster或者celltype进行计算（和scRNA-seq数据分析类似）p_va1 avg_1og2FC pct.1 pct,2p_val_adjCa1b26.427214e-693.3368741.0000.5371.135560e-64例如：cluster5和6之间的差异基因Camk2nl1.519204e-68-2.450388.1.000.1000.2.684130e-641.573095e-683.2298260.9711.0002.779344e-64Nrgn12.34上节回顾>空间转录组数据分析单细胞ATAC数据分析单细胞甲基化数据分析
Seurat 分析 10X Visium 数据 上节回顾 空间转录组数据分析 单细胞ATAC数据分析 单细胞甲基化数据分析 （4）空间高变基因的鉴定：两种方法 FindMarkers 函数和 FindSpatiallyVariableFeatures 函数 • FindMarkers 函数根据定义好的cluster或者celltype进行计算（和scRNA-seq数据分析类似） • 例如：cluster5和6之间的差异基因
Seurat分析1oxVisium数据（4）空间高变基因的鉴定：两种方法FindMarkers函数和FindSpatiallyVariableFeatures函数FindSpatiallyVariableFeatures函数：在没有cluster或者celltype等预先注释的情况下，返回在某些切片区域高表达的基因91005607上节回顾空间转录组数据分析单细胞ATAC数据分析单细胞甲基化数据分析
Seurat 分析 10X Visium 数据 上节回顾 空间转录组数据分析 单细胞ATAC数据分析 单细胞甲基化数据分析 （4）空间高变基因的鉴定：两种方法 FindMarkers 函数和 FindSpatiallyVariableFeatures 函数 • FindSpatiallyVariableFeatures 函数：在没有cluster 或者 celltype等预先注释的情况下，返回在某些切片区域高表达的基因