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高精度空间平台

原创
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追风少年i
发布2024-04-01 17:47:22
730
发布2024-04-01 17:47:22

作者,Evil Genius

10X Visium HD发布了,那么高精度平台又多了一个巨无霸,面对如此多的平台,我们该如何选择?

我们来汇总一下,这些平台全部都介绍过

平台

精度

是否单细胞级别

图片与数据是否可以结合

测序组学

可视化软件配套情况

注意事项

Nanostring CosMx Spatial Molecular Imager

细胞级

转录、蛋白

有CosMx

10X Genomics Xenium

细胞级

转录

loupe

单细胞级别算法推断而来,检测需要panel,目前检测基因的通量不足,据说要达到5000级别

10X Genomics Visium

55um

转录

loupe

精度低

Akoya CODEX

单细胞级

蛋白

蛋白组,通量低、精度高

10X Genomics Visium HD

亚细胞级

亚细胞级

转录

loupe

高精度,目前5万/样本

BGI STOmics

亚细胞级

亚细胞级

转录

图片和数据不能结合,区域划分和数据分析困难较大

百创S1000(听说升级了版本)

亚细胞级

亚细胞级

转录

不清楚,大概率无

接触很少,具体细节不了解

寻因

单细胞级别

单细胞级别

是,但是不是建库测序的图片而是临近的组织图片

转录

云平台,目前尚未商用

采用空间核转录组捕获技术

这些技术促进单细胞级空间数据的生成。

至于高精度空间平台的细胞注释,说了很多遍了,大家可以参考

关于空间转录组和SNP的一些答疑

空间转录组学数据分析细胞邻域依赖的基因表达(分子邻域)

空转数据分析之细胞“社区”

而其中最好的空间平台,自然是10X系列,其中10X Genomics Visium HD目前应该没有敌手。

精度高了自然好多了。

国产平台没有好用的配套的可视化软件真的是硬伤啊。

关于邻域分析,分享了很多了,这次再来补充一点,三个软件全部分享过。

对于hoodscanR,使用plotcollocal函数进行邻域识别和共定位分析。相反,Squidpy和Giotto使用gr.spatial_neighbors和createSpatialDelaunayNetwork函数进行网络图构建,然后分别使用gr.nhood_enrichment和cellProximityEnrichment函数进行共定位分析。

其中hoodscanR的分析代码如下:

代码语言:javascript
复制
fnc <- findNearCells(spe, k = 100)
pm <- scanHoods(fnc$distance)
hoods <- mergeByGroup(pm, fnc$cells)
##Neighborhoods analysis
plotHoodMat(hoods, n = 10, hm_height = 5)
代码语言:javascript
复制
plotColocal(spe, pm_cols = colnames(hoods))

代码在hoodscanR

生活很好,有你更好

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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  • 作者,Evil Genius
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  • 我们来汇总一下,这些平台全部都介绍过
  • 这些技术促进单细胞级空间数据的生成。
  • 至于高精度空间平台的细胞注释,说了很多遍了,大家可以参考
  • 关于空间转录组和SNP的一些答疑
  • 空间转录组学数据分析细胞邻域依赖的基因表达(分子邻域)
  • 空转数据分析之细胞“社区”
  • 而其中最好的空间平台,自然是10X系列,其中10X Genomics Visium HD目前应该没有敌手。
  • 精度高了自然好多了。
  • 国产平台没有好用的配套的可视化软件真的是硬伤啊。
  • 关于邻域分析,分享了很多了,这次再来补充一点,三个软件全部分享过。
  • 对于hoodscanR,使用plotcollocal函数进行邻域识别和共定位分析。相反,Squidpy和Giotto使用gr.spatial_neighbors和createSpatialDelaunayNetwork函数进行网络图构建,然后分别使用gr.nhood_enrichment和cellProximityEnrichment函数进行共定位分析。
  • 其中hoodscanR的分析代码如下:
  • 代码在hoodscanR
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