今日话题----visium图像校准

作者，Evil Genius大家做visium比对的时候是如何校准的？SpaceRanger自动化的检测往往是无法真正校准区域的位置的，通常需要手动在loupe下人工校准并且划分区域。 10X公司给了教程，在Manual Fiducial Alignment for Visium - Official 10x Genomics Support包括HD也给了校准的方法，在Visium HD 来自10X Visium(可以说是最流行的ST平台)的图像包含人工参考点，或基准标记，用干检测组织区域。 增强图像配准我们来实现一下，链接在今日话题----visium图像校准生成的文件用于SpaceRanger的比对即可。生活很好，有你更好

Visium HD多样本拼片拆分

Visium HD实验的时候一个捕获区域内可以包含多个样本拼片（例如多个组织切片或不同样本的排列）是常见的实验设计，多样本拼片能够提升实验效率，单张玻片处理多个样本，降低试剂和测序成本，后续分析的时候只需要使用 Loupe Browser圈选与分割样本的详细步骤 数据加载与可视化 打开数据文件 启动Loupe Browser（需6.0及以上版本），通过 File > Open 加载Visium HD生成的 .loupe pd.concat([sample_A_barcode, sample_B_barcode], axis=0, ignore_index=True) # 整张芯片数据读取 adata = sc.read_visium

文献汇总--关于visium的细胞通讯分析

今天我们汇总一下关于visium的通讯分析。通讯分析主要是以下两种策略。 支持整合 Visium HD 或普通 Visium 的 spot-level 表达数据。可识别主导信号流的细胞类型（即主要的信号发送者或接收者）。适用于分析 可溶性因子介导的长程通讯。 常用方法：CellChat（推荐）虽最初为单细胞设计，但可结合 Visium 的 spot 注释（如通过 Seurat 或 SPOTlight 推断的细胞类型比例） 进行空间通讯分析。 需要额外整合单细胞参考图谱以解卷积 Visium spot 的细胞组成。

Visium HD使用Cellpose进行细胞分割-补充

上节我们介绍了Visium HD使用Cellpose进行细胞分割获取单细胞精度空间数据，后台有许多同学私信我一些问题，有些同学对我将详细代码贴出来很感激，因为这些分析有些公众号是需要付费才能看到，还有几个同学问了我初次尝试过程中也遇到的问题

基础更新--visium HD的基础质控汇总

空间转录组: Visium CRC 数据集分析

简介 在本文中，我们将分析人类结直肠活检的 Visium 数据。我们的目标不是重述所有可能的分析，而是突出那些在这些数据的背景下可能特别有趣的分析。 in order to make results reproducible set.seed(194849) 数据导入 # retrieve dataset from OSF repo id <- "Visium_HumanColon_Oliveira

空间转录组: Visium HD 数据集分析 (3)

引言 本系列讲解 空间转录组学 (Spatial Transcriptomics) 相关基础知识与数据分析教程[1] 反卷积分析 接下来，我们将对以 16 µm 为单位的 Visium HD 空间转录组数据进行反卷积分析 为了确保参考数据与 Visium 数据在转录特征上保持一致，我们仅保留来自 patient 2 的细胞作为参考集。

脚本更新----visium数据的细胞类型距离分析

之前分享的距离分析文章，主要针对区域和细胞类型的关系，脚本更新----空间转录组的Radial Distance分析脚本更新---实现visium数据的空间距离分析2大家可以复习一下2024年度单细胞空间课程系列的第

空间转录组: Visium HD 数据集分析 (1)

简介 Visium HD 是由 10x Genomics 开发的下一代空间转录组技术，旨在为整个组织切片提供单细胞分辨率的空间基因表达数据。 自 2024 年起商业化，Visium HD 将该平台的分辨率从 55 µm 点推进到亚细胞分辨率（2 µm）的 bins。 在此工作流程中，我们将使用结直肠癌的 Visium HD 数据集演示常见的分析步骤。

内容复习----visium分析hotspot与空间密度图

Minimum of 100 for Visium :return: a list of surrounding indices """ if in_spot is None and

空间转录组: Visium HD 数据集分析 (2)

override.aes=list(size=3))) & scale_color_manual("discard", values=c("lavender", "purple")) 最后，我们将 Visium

空间转录组: Visium HD 数据集分析 (完结)

spatialCoords=c("array_col", "array_row")) p$image + facet_null() | p$scatter 整套分析流程同样适用于 16 µm 分辨率、未经过滤的 Visium 总结 在本工作流程中，我们展示了如何对 16 µm 分仓的 Visium HD 数据子集执行标准分析管道。 未完待续，欢迎关注！ 动动您发财的小手点个赞吧！欢迎转发！

全网首发 | Visium HD空转数据开箱测试

2024年1月份，10X公司预告了一个新技术10X Visium HD，分辨率可达2 μm，可实现单细胞分辨率的全转录组空间分析，并且可实现连续的组织覆盖率。 ，然而万事开头难，在数据读入阶段就遇到一堆Bug，详见我的踩坑笔记： 踩坑实录 | 使用R语言读入Visium HD空转数据 下文记录了CRC数据开箱测试的标准分析结果。 HD空转数据的精细度相较于10X Visium大大提高。 未来在进行多样本的Visium HD数据联合分析时，分析难度必然会陡增。 与10X Visium 相比，Visium HD空转数据可以做哪些不同角度且更深入地挖掘和分析？ 由于我暂时没有接触过华大等单细胞精度的空转数据，我比较好奇与其他大品牌的空转数据相比，Visium HD空转数据的表现如何？

ENACT: Visium HD数据的端到端分析流程

前几天有同学后台私信我一篇2024年10月份在bioRxiv预印的文章ENACT: End-to-End Analysis of Visium High Definition (HD) Data, 希望我帮助解读和测试使用看看效果怎样 我大致看了遍文章，然后使用10x Visium HD的结直肠癌样本数据测试了一遍，这里做个记录，供大家参考。 可以使用Squidpy进行后续的空间统计分析,如邻域富集、Moran's I和共现分析等；总之,ENACT提供了一个集成了先进的深度学习细胞分割模型和多种bin-to-cell分配策略的全面处理流程,能够从Visium /cache", # 输出结果文件位置    wsi_path="/data/visiumHD_colorectal_cancer/P1_CRC/Visium_HD_Human_Colon_Cancer_P1

文献汇总--盘点一下visium的niche分析

今天我们继续汇总一下文献，分享一下关于visium 的niche分析，其中关于华大Stereo-seq 的bin > 50, 一般是bin80或者bin100也同样适用这个思路。

Visium HD | Spaceranger v4 细胞分割结果分析

这个新版本最大的亮点就是支持了 Visium HD 和 Visium HD 3' 空间基因表达数据的 H&E 显微图像使用 StarDist v6算法框架来实现细胞分割。 之前我们也介绍过HD数据使用StarDist进行细胞核分割（Visium HD 空间转录组分析探索之--细胞核分割）和使用cellpose进行细胞分割（Visium HD使用Cellpose进行细胞分割获取单细胞精度空间数据 细胞分割后细胞核大小，细胞中基因数、UMI统计，以及降维聚类UMAP展示 放大分割后的细胞轮廓长这样，细胞边界呈锯齿状，而非平滑曲线，这也很容易理解，因为Visium HD的最高分辨率是2um的小方格

Visium HD 空间转录组分析探索之--基础分析

white'sc.settings.set_figure_params(dpi=100, dpi_save=200, figsize=(5, 5), facecolor='white')1. 8um bin数据读取 数据读取使用scanpy的read_visium 函数即可，要注意一点，Visium HD使用的Space Ranger v3.0为了节省输出文件空间，将之前的spatial文件夹下的tissue_positions_list.csv文件格式变成了tissue_positions.parquet ，为了使用read_visium函数正确读取数据，首先要将tissue_positions.parquet文件转成tissue_positions_list.csv文件。 binned_outputs/square_008um/spatial/tissue_positions_list.csv', index=False, header=None)adata = sc.read_visium

Visium HD 空间转录组分析探索之--SpaceRanger分析

10x Genomics Visium 空间转录组是基于完整的组织切片而进行的基因表达无偏检测。 2024年6月，10X公司第一篇 Visium HD的文章在bioRxiv预印，介绍了分辨率可达2 μm， 能实现单细胞分辨率的全转录组空间分析技术Visium HD，以其单细胞分辨率、连续的组织覆盖、 /dataset-human-crcVisium HD技术原理 Visium HD工作流程类似于v2版本CytAssist支持的Visium空间基因表达工作流程。 Visium HD已经支持人和小鼠的FFPE、FF样本，样本准备要求与Visium CytAssist（V2）相同。 Visium HD的实验流程与Visium CytAssist（V2）相同，包括以下主要实验步骤：（1）样本准备与成像：将FFPE样本切片贴于载玻片有效转片区域内，进行脱蜡、HE染色与图像扫描、脱色和解交联

脚本优化--visium的细胞niche与共定位(R版本)

作者，Evil Genius今天更新脚本，visium的细胞niche与共定位单细胞空间联合推荐cell2location, 拿到联合后的结果，注意联合的时候尽量样本要匹配，联合关键的参数在课堂上都已经有详细的讲解

内容复习---visium（stereo bin > 50）细胞niche与共定位分析

作者，Evil Genius关于visium（stereo bin > 50）全部的分析思路和方法已经都教给大家了，剩下的就是大家多积累一些项目经验，合理的运用到自己的课题中去了。 对于visium（stereo bin > 50）而言，单细胞空间不分家的，首先必须做好单细胞的分析，其中单细胞的注释为重中之重。