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SBCToolBox空間轉錄組分析云平臺重磅上線

瀏覽次數:1634 發布日期:2023-9-4  來源:本站 本站原創,轉載請注明出處

近期上線的空間轉錄組云平臺是SBCToolBox的一個VIP模塊,包括了數據的輸入、預覽、類群的展示、差異計算、降維可視化、基因在空間位置表達的可視化、常見的小提琴圖、山脊圖、熱圖、DotPlot展示、亞群分析,meta信息添加等組件。

首先了解一下Visium空間轉錄組和單細胞轉錄組的兩個重要區別?

● Visium空間轉錄組是以Spot為單位。實驗上以Spot為單位組織中的RNA,分析上也是以Spot為單位。

● Visium空間轉錄組比單細胞轉錄組多了空間位置信息。

兩者的定量數量都呈現出多特征基因、多觀測值的特點,在數據分析上的套路也都遵循著數據標準化、降維、分群聚類、差異計算、可視化等分析的一致性。

了解了空間轉錄組和單細胞轉錄組的異同,接下來我們來正式學習一下SBCToolBox空間轉錄組分析云平臺,以Seurat stxBrain數據為例進行詳細說明。

空間轉錄組云平臺繼承了單細胞云平臺優良基因,需要認證才能登錄云平臺,沒有賬號的同學請登錄站點,注冊申請,審核通過會以郵件的形式發放合法賬號。

https://www4.shbiochip.com/V2023/ST/

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下面將詳細介紹空間轉錄組云平臺的功能及特點。

01、輸入&細胞信息預覽 

上傳輸入數據為.RDS文件(R保存單個對象數據的格式文件)。

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此頁面可以看到一共兩行三個Box,第一行兩列Box,第二行一個Box。

● 第一行第一列Box提供數據上傳接口、提交分析接口及meta信息下載接口。數據上傳:這里可以直接將RDS文件拖拽至 獲取數據 接口,完成上傳后會顯示 upload complete 反饋,點擊 提交分析 按鈕即可查看空間轉錄組的meta信息的概況。

● 第一行第二列的Box用于展示 Seurat對象的meta信息,展示每個SPOT每個SPOT基因、分子檢出、對應樣本、分群結果等概況。

● 第二行Box對SPOT的匯總,顯示該項目一共有多少個SPOT點,樣品數量,分群情況,充分地了解空間轉錄組數據。

02、Cluster展示

a) 默認展示,主要展示UMAP、t-SNE、樣本與類群間比例BarPlot情況。

i. 默認展示與單細胞云平臺基本一致。

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ii. 分群結果在空間位置上的分布情況展示。

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b) Arrow展示i. 提供個性化UMAP & t-SNE添加箭頭展示,讓數據不再那么枯燥。

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03、差異計算

a) 單個類群對比其他類群,FindMarkers()函數計算當前cluster與剩余其他cluster間的Marker基因。

i. 設置閾值(Pvalue,logfc,上下調)篩選差異marker結果,可以根據實際需求靈活調整,也可以調整Marker基因篩選方法計算marker。

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ii. TopN Marker基因結果,根據顯著性pvalue和差異倍數logfc的排序進行topN篩選。

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b) 指定類群間的比較

i. 為了滿足指定Cluster間或者分組間的差異Marker進行差異比較

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04、GeneExp Scatter Chart

a) 主要展示基因在UMAP或者t-SNE的分布情況

i. 這里直接打開TopN Marker基因復制GeneSymbol信息粘貼到 自定義輸入基因接口中,提交分析即可得到展示結果

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ii. 此模塊高度靈活,可以自定義色階變化,多變主題,多基因列數調整

05、GeneExp Spatial Chart

a) 基因集在空間位置上的表達展示

i. 復制GeneSymbol信息粘貼到輸入接口中,進行FeatureSpatialPlot展示。

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06、Violin& Ridge Chart

a) 主要用于marker基因在類群中小提琴圖和山脊圖的展示。

i. 這里與單細胞云平臺結果展示一致,示例展示的為Dark主題下的結果。

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07、HeatMap Chart

a) 與單細胞展示一致,主要展示marker基因在每個Cluster或者分組中表達的顯著強度。這里可以靈活調整色階變化,分組bar的顏色,要展示的類群信息。

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08、DotPlot Chart

a) 與單細胞展示方式基本一致,marker基因在DotPlot展示。

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09、亞群分析

a) 篩選亞群重新分析

i. 篩選出目標亞群或者多個樣本中的其中一部分樣本進行亞群分析,也可以實現調整參數重新分析以調整分群的數量。

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b) 提取目標亞群

i. 這一組件主要是為了篩選出目標亞群,進行數據保存,進行下游的其他數據分析,及時保存記錄結果,保持分析的連貫性。

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10、SPOT信息添加

a) Seurat 對象meta信息添加,主要是為了滿足對修改分群結果名稱,或者將多個cluster結果進行合并新名稱的添加,用于下游展示。

b) 上傳barcode對應新名稱一一對應關系。

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c) 指定列,提交分析,即可完成信息添加,下載保存RDS,再上傳至云平臺即可進行新的下游分析。

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以上結果在云平臺可以做到立等可取,再也不用花費長時間等數據分析結果了。感興趣的老師、同學趕緊申請VIP賬號去體驗吧。

相關公司:上海生物芯片有限公司
聯系電話:400-100-2131
E-mail:marketing@shbiochip.com


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