plot46 · 代码 0 · 图 0 · 笔记 1 · 代码库专题
代码库整理的专题，README 见原始目录。
0.1 空转平台选型与上游定量对照（自动生成占位图）
图源：（自动生成占位图）
从专题 README 抽取；原文顺序保留，未跑过的部分照实标注。
| 类别 | 可用 | 缺失 |
|---|---|---|
| R / Bioconductor | Seurat 5.6、SpatialExperiment、Nebulosa、Giotto、sf、RANN、spdep |
BayesSpace、spacexr(RCTD)、SPOTlight、CARD、nnSVG、semla |
| Python | scanpy、anndata、torch |
squidpy、Stereopy、spatialdata、cell2location |
缺的包都能装，但
Stereopy只支持 Python ≤3.10、cell2location需要 GPU 才快；装之前先看各专题 README 的环境段。
Q1: 每个观测是单个细胞，还是一群细胞的混合？
├─ 单细胞（Xenium / CosMx / MERFISH / Stereo-seq CellBin）
│ → 不做去卷积，做细胞分割质量检查 + 细胞类型注释
└─ 混合（Visium / Visium HD 2µm / Stereo-seq Bin / Slide-seq）
→ 必须去卷积，或只在生态位层面解读
Q2: 面板基因还是全转录组？
├─ 面板（Xenium / CosMx / MERFISH，几百个基因）
│ → 不能做全转录组富集；GSEA 输入受面板限制
└─ 全转录组（Visium / Stereo-seq / Slide-seq）
→ 常规富集可用
Q3: 有没有配套 H&E / DAPI 图？
├─ 有 → 可以用形态学辅助（SpaGCN 用组织学、Bin2cell 用细胞核分割）
└─ 无 → 只能用表达 + 坐标| 平台 | 上游工具 | 输入 | 输出 | 关键参数 |
|---|---|---|---|---|
| 10x Visium | SpaceRanger | FASTQ + 参考 + 玻片图 | .h5 + spatial/ |
--slide、--area、--probeset-version |
| 10x Xenium | Xenium Ranger | 仪器输出 + 参考 | cells.parquet + transcripts.parquet |
--panel、分割方式 |
| Stereo-seq | SAW | FASTQ + 参考 | .gef（bins / cellbin） |
bin_size、--cellbin |
| SeekSpace | SAW | FASTQ + 参考 | .gef |
芯片坐标参数 |
| CosMx | AtoMx（云） | 仪器输出 | *_exprMat_file.csv + *_metadata_file.csv |
ROI 选择、细胞分割 |
import anndata as ad
adata = ad.read_h5ad("output.h5ad")
# 1. 空间坐标存在吗？单位是什么？
print(adata.obsm.get("spatial") is not None)
print(adata.obsm["spatial"][:3]) # 像素还是微米，差 1000 倍
# 2. 坐标轴顺序对不对？（x,y）vs（row,col）——方向反了图会上下颠倒
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(*adata.obsm["spatial"].T, s=1)
plt.gca().invert_yaxis() # 图像坐标系通常 y 向下
plt.savefig("check_coords.png", dpi=150)
# 3. 组织图像与 scalefactors 一起搬过来了吗？
print(adata.uns.get("spatial")) # Visium 才有
# 4. 变量名是 symbol 还是 Ensembl ID？物种前缀对不对？
print(adata.var_names[:5])这四步里任何一步没做就往下跑，后面所有空间统计都是在错的坐标系上做的。
--probeset-version 等）随上游版本变化，实际用时会话前核对一次官方文档。这个专题只有笔记或外部工具，没有可直接展示的源码文件。