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新闻中心   News Senter

SBCToolBox空间转录组分析云平台重磅上线

 

空间转录组云平台是SBCToolBox的一个VIP模块,包括了数据的输入、预览、类群的展示、差异计算、降维可视化、基因在空间位置表达的可视化、常见的小提琴图、山脊图、热图、DotPlot展示、亚群分析,meta信息添加等组件。

 

首先了解一下Visium空间转录组和单细胞转录组的两个重要区别?

 

● Visium空间转录组是以Spot为单位。实验上以Spot为单位组织中的RNA,分析上也是以Spot为单位。

 

● Visium空间转录组比单细胞转录组多了空间位置信息。

 

两者的定量数据都呈现出多特征基因、多观测值的特点,在数据分析上的套路也都遵循着数据标准化、降维、分群聚类、差异计算、可视化等分析的一致性。

 

了解了空间转录组和单细胞转录组的异同,接下来我们来正式学习一下SBCToolBox空间转录组分析云平台,以Seurat stxBrain数据为例进行详细说明。

 

空间转录组云平台继承了单细胞云平台优良基因,需要认证才能登录云平台,没有账号的同学请登录站点,注册申请,审核通过会以邮件的形式发放合法账号。

 

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

 

图片

 

下面将详细介绍空间转录组云平台的功能及特点。

 

 

01、输入&细胞信息预览 

 

上传输入数据为.RDS文件(R保存单个对象数据的格式文件)。

 

图片

 

此页面可以看到一共两行三个Box,第一行两列Box,第二行一个Box。

 

● 第一行第一列Box提供数据上传接口、提交分析接口及meta信息下载接口。数据上传:这里可以直接将RDS文件拖拽至 获取数据 接口,完成上传后会显示 upload complete 反馈,点击 提交分析 按钮即可查看空间转录组的meta信息的概况。

 

● 第一行第二列的Box用于展示 Seurat对象的meta信息,展示每个SPOT每个SPOT基因、分子检出、对应样本、分群结果等概况。

 

● 第二行Box对SPOT的汇总,显示该项目一共有多少个SPOT点,样品数量,分群情况,充分地了解空间转录组数据。

 

 

02、Cluster展示

 

a) 默认展示,主要展示UMAP、t-SNE、样本与类群间比例BarPlot情况。

 

i. 默认展示与单细胞云平台基本一致。

 

图片

 

ii. 分群结果在空间位置上的分布情况展示。

 

图片

 

b) Arrow展示i. 提供个性化UMAP & t-SNE添加箭头展示,让数据不再那么枯燥。

 

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03、差异计算

 

a) 单个类群对比其他类群,FindMarkers()函数计算当前cluster与剩余其他cluster间的Marker基因。

 

i. 设置阈值(Pvalue,logfc,上下调)筛选差异marker结果,可以根据实际需求灵活调整,也可以调整Marker基因筛选方法计算marker。

 

图片

 

ii. TopN Marker基因结果,根据显著性pvalue和差异倍数logfc的排序进行topN筛选。

 

图片

 

b) 指定类群间的比较

 

i. 为了满足指定Cluster间或者分组间的差异Marker进行差异比较

 

图片

 

04、GeneExp Scatter Chart

 

a) 主要展示基因在UMAP或者t-SNE的分布情况

 

i. 这里直接打开TopN Marker基因复制GeneSymbol信息粘贴到 自定义输入基因接口中,提交分析即可得到展示结果

 

图片

 

ii. 此模块高度灵活,可以自定义色阶变化,多变主题,多基因列数调整

 

 

05、GeneExp Spatial Chart

 

a) 基因集在空间位置上的表达展示

 

i. 复制GeneSymbol信息粘贴到输入接口中,进行FeatureSpatialPlot展示。

 

图片

 

 

06、Violin& Ridge Chart

 

a) 主要用于marker基因在类群中小提琴图和山脊图的展示。

 

i. 这里与单细胞云平台结果展示一致,示例展示的为Dark主题下的结果。

 

图片

 

 

07、HeatMap Chart

 

a) 与单细胞展示一致,主要展示marker基因在每个Cluster或者分组中表达的显著强度。这里可以灵活调整色阶变化,分组bar的颜色,要展示的类群信息。

 

图片

 

 

08、DotPlot Chart

 

a) 与单细胞展示方式基本一致,marker基因在DotPlot展示。

 

图片

 

 

09、亚群分析

 

a) 筛选亚群重新分析

 

i. 筛选出目标亚群或者多个样本中的其中一部分样本进行亚群分析,也可以实现调整参数重新分析以调整分群的数量。

 

图片

 

b) 提取目标亚群

 

i. 这一组件主要是为了筛选出目标亚群,进行数据保存,进行下游的其他数据分析,及时保存记录结果,保持分析的连贯性。

 

图片

 

10、SPOT信息添加

 

a) Seurat 对象meta信息添加,主要是为了满足对修改分群结果名称,或者将多个cluster结果进行合并新名称的添加,用于下游展示。

 

b) 上传barcode对应新名称一一对应关系。

 

图片

 

c) 指定列,提交分析,即可完成信息添加,下载保存RDS,再上传至云平台即可进行新的下游分析。

 

图片

 

 

以上结果在云平台可以做到立等可取,再也不用花费长时间等数据分析结果了。感兴趣的老师、同学赶紧申请VIP账号去体验吧。

 

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