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plot50 · 代码 4 · 图 0 · 笔记 1 · 代码库专题

4.3 上游定量

三个平台从原始测序数据到表达矩阵的上游步骤对照。本目录只放脚本骨架，不含数据。

4.3 上游定量

4.3 上游定量（自动生成占位图）

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分类
spatial
图号
代码 4 · 图 0 · 笔记 1
文献来源
非期刊图，无对应论文。
教程来源
本地路径：06_空转/04_Stereo-seq/4.3_上游定量_10x_SeekSpace_Stereo-seq
4 个代码文件 · 1 份笔记
代码来源
本地代码库 06_空转/04_Stereo-seq/4.3_上游定量_10x_SeekSpace_Stereo-seq

图源：（自动生成占位图）

分析流程与参数

从专题 README 抽取；原文顺序保留，未跑过的部分照实标注。

三个平台从原始测序数据到表达矩阵的上游步骤对照。本目录只放脚本骨架，不含数据。

展开其余 4 个章节（工具栈、数据格式、可视化方法、参考文献等）

三平台对照

步骤 10x Visium SeekSpace（华大） Stereo-seq（华大）
上游工具 SpaceRanger SAW SAW
输入 FASTQ + 参考 + 玻片图 FASTQ + 参考 FASTQ + 参考
输出 .h5 + spatial/ .gef .gef（bins 或 cellbin）
坐标来源 玻片 fiducial 对齐 芯片坐标 芯片坐标（DNB）
转 AnnData scanpy.read_visium read_to_anndata.py gef_to_anndata.py
分辨率 55 µm spot 500 nm DNB + bin 500 nm DNB + bin

文件

文件 平台 作用
run_spaceranger.sh 10x Visium SpaceRanger count 的标准调用（在 01_Visium/1.1_Visium标准下游流程/ 也有一份）
build_reference.sh 10x Visium spaceranger mkref 建参考
gef_to_anndata.py Stereo-seq .gef → .h5ad，把空间坐标写进 obsm['spatial']
read_to_anndata.py SeekSpace SeekSpace 输出 → .h5ad

转换后必查三件事

import anndata as ad
adata = ad.read_h5ad("output.h5ad")

# 1. 空间坐标在不在，单位是什么（像素 vs 微米，差 1000 倍）
print(adata.obsm["spatial"][:3])

# 2. 坐标是 (x, y) 还是 (row, col)？画出来方向对不对
#    很多转换脚本不统一，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(); plt.show()

# 3. 图像与坐标能对上吗（scalefactors 是否一起搬过来了）
print(adata.uns.get("spatial"))

状态

  • 脚本来自本地 hz-HS-spatial-analysis-release 项目的上游整理。
  • 本机未运行验证：SAW / SpaceRanger 都是容器化工具，本机未装。
  • 需要真实 FASTQ + 参考基因组才能验证；本仓库不含数据。

分析代码

4 个源码文件，按目录顺序；本机绝对路径已替换为 ~。 代码可复制，但需要按自己的数据改路径与参数。

build_reference.sh bash · 684 bytes 
#!/usr/bin/env bash
# ============================================
# 10x Visium 参考基因组构建
# ============================================
set -euo pipefail

SPACERANGER="/path/to/spaceranger-4.0.1"
export PATH="${SPACERANGER}:${PATH}"

# 下载参考基因组（已有则跳过）
REF_DIR="./reference"
mkdir -p "${REF_DIR}"
cd "${REF_DIR}"

# 方法1：使用 10x 官网提供的一键基因组文件
# wget "https://cf.10xgenomics.com/supp/cell-exp/refdata-gex-mm10-2020-A.tar.gz"
# tar -xf refdata-gex-mm10-2020-A.tar.gz

# 方法2：自行构建（适用于非模式动物）
# 使用上方 README 中的 mkgtf + mkref 流程
echo "参考 README.md 中的构建说明"
gef_to_anndata.py python · 1528 bytes 
"""
Stereo-seq GEF → AnnData 转换脚本
===================================
用法：python gef_to_anndata.py --gef /path/to/cellbin.gef --output output.h5ad
"""
import argparse
import stereo as st


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Convert Stereo-seq GEF to AnnData")
    parser.add_argument("--gef", required=True, help="Path to GEF file")
    parser.add_argument("--bin-type", default="cell_bins",
                        choices=["cell_bins", "bins"], help="Bin type")
    parser.add_argument("--bin-size", type=int, default=None,
                        help="Bin size (for bin_type='bins')")
    parser.add_argument("--flavor", default="scanpy",
                        choices=["scanpy", "seurat"], help="AnnData flavor")
    parser.add_argument("--output", default="output.h5ad",
                        help="Output h5ad file path")
    args = parser.parse_args()

    # 读取 GEF
    read_kwargs = {
        "file_path": args.gef,
        "is_sparse": True,
        "bin_type": args.bin_type,
    }
    if args.bin_size is not None:
        read_kwargs["bin_size"] = args.bin_size

    data = st.io.read_gef(**read_kwargs)
    print(f"Loaded: {data}")

    # QC
    print("Running QC...")
    data.tl.cal_qc()

    # 转为 AnnData
    print(f"Converting to AnnData ({args.flavor} flavor)...")
    adata = st.io.stereo_to_anndata(data, flavor=args.flavor, output=args.output)
    print(f"Saved to {args.output}")
    print(f"AnnData: {adata}")


if __name__ == "__main__":
    main()
read_to_anndata.py python · 194 bytes 
#!/usr/bin/env bash
# ============================================
# SeekSpace → AnnData 格式转换
# ============================================
# 运行方式：python read_to_anndata.py
run_spaceranger.sh bash · 1006 bytes 
#!/usr/bin/env bash
# ============================================
# 10x Visium 上游定量 (Space Ranger)
# ============================================
set -euo pipefail

# ---------- 配置参数（请根据实际情况修改）----------
PROJECT_DIR="/path/to/project"
SPACERANGER="/path/to/spaceranger-4.0.1"
TRANSCRIPTOME="/path/to/refdata-gex-mm10-2020-A"
FASTQS_DIR="/path/to/fastqs"
PROBE_SET="/path/to/probe_set.csv"
IMAGE_TIF="/path/to/tissue_image.tif"
SLIDE_ID="H1-8CPZTMY"
AREA="A1"
SAMPLE_ID="Spatial_Sample"
CORES=30
MEM_GB=300
# -------------------------------------------------

export PATH="${SPACERANGER}:${PATH}"

mkdir -p "${PROJECT_DIR}/runs"
cd "${PROJECT_DIR}/runs"

spaceranger count \
    --id="${SAMPLE_ID}" \
    --transcriptome="${TRANSCRIPTOME}" \
    --fastqs="${FASTQS_DIR}" \
    --probe-set="${PROBE_SET}" \
    --image="${IMAGE_TIF}" \
    --slide="${SLIDE_ID}" \
    --area="${AREA}" \
    --create-bam=false \
    --localcores="${CORES}" \
    --localmem="${MEM_GB}"

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