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前边咱们演示了10X空转的上游分析（10X-Visum空间转录组(1)---上游分析），主若是为了应付一些独特的气象，从这节开动91porn downloader，咱们将渐渐进行卑劣分析。其实卑劣分析仍是不是什么难事了，不管是官网，照旧其他路线，齐有很留神的演示不错参考，咱们不错对比一下，搞光显其中的一些细节。本节实质已发布微信VIP。

咱们这里演示的是多个样本，如果您是单个的，大概需要单独分析，那么凯旋走单个的进程即可，毋庸合并分析。分析照旧使用练习的seurat，练习的配方！

setwd("/home/tq_ziv/data_analysis/10X空间转录组/")library(Seurat)library(ggplot2)library(hdf5r)library(tidydr)

加载数据，load data底本并不是什么需要说的，然而毕竟跟着大师数据库的加多，许多时分需要哄骗别东说念主的数据，那么这时分读取数据可能就不是那么顺畅了。就像scRNA教程开始相同，咱们写了许多种情况的数据读取。空间转录组亦然如斯，如果我方跑了space ranger上游，赢得了数据，那么就很好读取了，Load10X_Spatial即可。读取条件是将抒发矩阵filtered_feature_bc_matrix.h5文献和spatial文献夹放在并吞目次下。咱们有多个data，分散读取！

#Early1Early1 <- CreateSeuratObject(counts = Read10X("./raw/Early_R1/")， assay = "Spatial")#读取exp matrix，并创建seurat objEarly1_img <- Read10X_Image(image.dir = file.path("./sptial/Early_R01_S1_spatial/")， filter.matrix = TRUE)#Load a 10X Genomics Visium ImageEarly1_img <- Early1_img[Cells(x = Early1)]DefaultAssay(Early1 = Early1_img) <- "Spatial"Early1[["slice1"]] <- Early1_img#Early2Early2 <- CreateSeuratObject(counts = Read10X("./raw/Early_R2/")， assay = "Spatial")#读取exp matrix，并创建seurat objEarly2_img <- Read10X_Image(image.dir = file.path("./sptial/Early_R02_S1_spatial/")， filter.matrix = TRUE)#Load a 10X Genomics Visium ImageEarly2_img <- Early2_img[Cells(x = Early2)]DefaultAssay(Early2 = Early2_img) <- "Spatial"Early2[["slice1"]] <- Early2_img#Mid1Mid1 <- CreateSeuratObject(counts = Read10X("./raw/Mid_R1/")， assay = "Spatial")#读取exp matrix，并创建seurat objMid1_img <- Read10X_Image(image.dir = file.path("./sptial/Mid_R01_S1_spatial/")， filter.matrix = TRUE)#Load a 10X Genomics Visium ImageMid1_img <- Mid1_img[Cells(x = Mid1)]DefaultAssay(Mid1 = Mid1_img) <- "Spatial"Mid1[["slice1"]] <- Mid1_img#Mid2Mid2 <- CreateSeuratObject(counts = Read10X("./raw/Mid_R2/")， assay = "Spatial")#读取exp matrix，并创建seurat objMid2_img <- Read10X_Image(image.dir = file.path("./sptial/Mid_R02_S2_spatial/")， filter.matrix = TRUE)#Load a 10X Genomics Visium ImageMid2_img <- Mid2_img[Cells(x = Mid2)]DefaultAssay(Mid2 = Mid2_img) <- "Spatial"Mid2[["slice1"]] <- Mid2_img#Old1Old1 <- CreateSeuratObject(counts = Read10X("./raw/Old_R1/")， assay = "Spatial")#读取exp matrix，并创建seurat objOld1_img <- Read10X_Image(image.dir = file.path("./sptial/Old_R01_S1_spatial/")， filter.matrix = TRUE)#Load a 10X Genomics Visium ImageOld1_img <- Old1_img[Cells(x = Old1)]DefaultAssay(Old1 = Old1_img) <- "Spatial"Old1[["slice1"]] <- Old1_img#Old2Old2 <- CreateSeuratObject(counts = Read10X("./raw/Old_R2/")， assay = "Spatial")#读取exp matrix，并创建seurat objOld2_img <- Read10X_Image(image.dir = file.path("./sptial/Old_R02_S2_spatial/")， filter.matrix = TRUE)#Load a 10X Genomics Visium ImageOld2_img <- Old2_img[Cells(x = Old2)]DefaultAssay(Old2 = Old2_img) <- "Spatial"Old2[["slice1"]] <- Old2_img

质控，QC无非便是对每个spot的features、counts、大概线粒体基因的比例的质控。因为spots并不是像单个细胞，我对比了许多的著作，他们质控并不是一致的，可能需要具体对待，有的著作致使莫得进行质控!

Spatial_list <- list(Early1，Early2，Mid1，Mid2，Old1，Old2)names(Spatial_list) <- c("Early1"，"Early2"，"Mid1"，"Mid2"，"Old1"，"Old2")Spatial_merge <-  Reduce(function(x，y) merge(x，y) ， Spatial_list) Spatial_merge <- Spatial_merge[，Spatial_merge$nCount_Spatial >=5]

多个数据整合分析：

DefaultAssay(Spatial_merge) <- 'Spatial'object_splitlist <- SplitObject(Spatial_merge， split.by = "orig.ident")for (i in names(object_splitlist)) {  object_splitlist[[i]] <- SCTransform(object_splitlist[[i]]， verbose = T， assay = 'Spatial')}#这就和作念scRNA的没啥区别了，nfeatures不错自行聘用调养Integration.features <- SelectIntegrationFeatures(object.list = object_splitlist， nfeatures = 2000)object_splitlist <- PrepSCTIntegration(object.list = object_splitlist， anchor.features = Integration.features， verbose = T)#integration，因为是cca整合，速率可能会略微慢小数，耐性恭候integration.anchors <- FindIntegrationAnchors(object.list = object_splitlist， normalization.method = "SCT"，                                              anchor.features = Integration.features， verbose = T)Spatial_integrated <- IntegrateData(anchorset =integration.anchors， normalization.method = "SCT")

降维聚类：

Spatial_integrated <- RunPCA(object = Spatial_integrated， verbose = T)Spatial_integrated <- FindNeighbors(Spatial_integrated， dims = 1:30)Spatial_integrated <- FindClusters(Spatial_integrated， resolution = 0.8)#resolution可设置多个，自行聘用Spatial_integrated <- RunUMAP(Spatial_integrated， dims = 1:30， verbose = T)

可视化聚类，和scRNA相同，望望spots分群：

cols= c("#EDB931"，"#eb6841"，"#cc2a36"，"#00a0b0"，"#7A989A"， "#849271"， "#CF9546"， "#C67052"， "#C1AE8D"，        "#3F6F76"， "#C65840"， "#62496F"， "#69B7CE"，"#91323A"， "#3A4960"， "#6D7345"， "#D7C969"，        "#C1395E"， "#AEC17B"， "#E07B42"， "#89A7C2"， "#F0CA50"，"#a53e1f"， "#457277"， "#8f657d"， "#8dcee2"，        "#E69253"， "#EDB931"， "#E4502E"， "#4378A0"， "#272A2A"，"#3F6148"， "#A4804C"， "#4B5F80"， "#DBD3A4")#转录组UMAP降维效果DimPlot(Spatial_integrated， label = F， cols = cols，pt.size = 0.1)+  theme_dr()+theme(panel.grid.major = element_blank()，                   panel.grid.minor = element_blank())

图片

展示spots空间位置！

patialDimPlot(Spatial_integrated， stroke=0.1，ncol=3)&   scale_fill_manual(values = cols) &  theme_bw()&  theme(axis.text = element_blank()，        axis.ticks = element_blank()，        axis.title = element_blank())

图片

练习了scRNA的进程，那么空转的分析也会很顺畅，到这里关于空转，才算是开动。那么有一个问题便是，既然空转不是单细胞，每个spot其实包含几个细胞，那么接下来的重心便是怎样进行疑望了，也便是常外传的反卷积91porn downloader，咱们后头徐徐了解。那么咱们照旧但愿空转能尽快冲突单细胞水平吧！但愿咱们的共享对你灵验，单个赞再走呗!   

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