0.1 空转平台选型与上游定量对照
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10 个案例 · 06_空转 下的 10 个专题。
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本目录目前只有上游定量脚本;下游流程待补。
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用带细胞类型注释的单细胞 RNA-seq 作为参考,估计 Visium 每个 spot 内不同细胞类型的丰度,从“组织切片上的表达”推进到“细胞类型空间分布”。
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健康皮肤 6 个成纤维亚型(F1-F5 + Fascia)+ 疾病特异 3 个;覆盖健康 + 23 种皮肤病 + 14 种跨组织疾病(IBD/关节/肌肉)。两大关键亚型:
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成像式空转,单细胞分辨率,面板基因。与 Xenium 同类,处理逻辑基本一致。
原始 bin 数据(未做细胞分割)的下游流程。输入是 SAW 输出的 tissue.gef,binsize=50。
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已做细胞分割(CellBin)数据的下游流程。输入是 SAW CellBin 输出的 cellbin.gef。
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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。
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这不是一个开箱即用的复现环境。上游 fork 只提供 17 个已经执行过的 Jupyter notebook 和一张研究设计图,没有原始数据、环境文件、独立 R/Python 脚本,也没有随仓库提供 utils20250718.py。本目录保留上游源码用于查阅,同时补充输入契约、依赖清单、模块索引和 H5AD 检查脚本,方便以后迁移到自己的华大 CellBin 数据。
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论文:Zhao et al., “A cellular and spatial atlas of TP53-associated tissue remodeling defines a multicellular tumor ecosystem in lung adenocarcinoma”, Nature Cancer 6, 1857–1879 (2025). [论文原文](https://ww
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