作者，Evil Genius
清明了泊交，最近一直在相親乳讥，每周都會(huì)見(jiàn)一個(gè)女人，注意廓俭，是女人云石，不是女孩子，因?yàn)榇蠹叶?0多歲了研乒，或者快30歲了汹忠，法定16歲就是婦女了，不得不說(shuō)真的被相親惡心到了雹熬，感覺(jué)相親就是貼標(biāo)簽把自己往外賣宽菜，女人要房要車是常態(tài)，房車還是入場(chǎng)卷竿报，女人們會(huì)說(shuō)自己慢熱铅乡、看眼緣，然后一般就沒(méi)有然后了烈菌，最惡心的是一般男的聯(lián)系幾次女人不理阵幸，停上幾天不聯(lián)系，過(guò)幾天回頭就跟別人說(shuō)這男的根本不上心芽世，要求李老師（山西太原介紹相親的）再介紹挚赊，而且女人們心機(jī)很深啊，看不上對(duì)方的條件絕對(duì)不明說(shuō)济瓢，就說(shuō)沒(méi)眼緣荠割，沒(méi)感覺(jué)，問(wèn)了一些身邊相親的男的旺矾，都差不多一樣的經(jīng)歷蔑鹦，女人明明自己不愿意，但是把自己包裝成弱勢(shì)方宠漩，避免負(fù)責(zé)举反，不得不說(shuō)，最毒婦人心啊??扒吁。火鼻。
工作上也是遇到各種奇葩事室囊，以前看過(guò)一個(gè)笑話，說(shuō)人花了好幾千檢查身體魁索，啥病沒(méi)有融撞，自己感覺(jué)太虧了，當(dāng)初真當(dāng)笑話聽了粗蔚，結(jié)果現(xiàn)在真的遇到了尝偎，一個(gè)病人做NGS報(bào)告顯示都是良性的突變位點(diǎn)，身體狀態(tài)也顯示良好鹏控，結(jié)果把公司給投訴了致扯，說(shuō)我花了16000多做檢查結(jié)果沒(méi)有想要的結(jié)果，自己應(yīng)該是能拿到那種顯示有害突變位點(diǎn)需要藥物治療的結(jié)果当辐，我聽了真的是笑不出來(lái)抖僵。
還有以前上課，拔苗助長(zhǎng)缘揪，直到前幾天也覺(jué)得世界上哪有這么傻的人耍群，結(jié)果是領(lǐng)導(dǎo)們都在拔苗助長(zhǎng)，完全忽略其中的問(wèn)題找筝，也沒(méi)有充分的測(cè)試蹈垢，“長(zhǎng)高了”就行了，真的是不知道世界怎么了袖裕。
空間已經(jīng)有了很大的發(fā)展了曹抬，4種精度的平臺(tái)都有了。
- 亞細(xì)胞級(jí)：10X Visium HD急鳄、BGI沐祷、百邁客的百創(chuàng)S1000
- 單細(xì)胞級(jí)：尋因、Akoya CODEX攒岛、Nanostring CosMx、10X Xenium
- 接近單細(xì)胞級(jí)：slide seq胞锰。
- 多細(xì)胞級(jí)：10X Visium灾锯、德運(yùn)康瑞
但是大家要明白，都是空間平臺(tái)嗅榕，實(shí)力亦有差距：
這一篇我們來(lái)更新全系列的空間分析腳本顺饮，其中我們實(shí)現(xiàn)4個(gè)目標(biāo)，全部更新python版本凌那，R版本都有了兼雄。
1、細(xì)胞Niche帽蝶，這個(gè)niche相對(duì)于之前的我們需要量化
2赦肋、細(xì)胞頻率
3、通路niche
4、空間臨近互作（直接空間角度）
5佃乘、空間hotspot
我們先來(lái)第一個(gè)囱井，細(xì)胞Niche，廢話不多講趣避，直接更新代碼
import scanpy as sc
import squidpy as sq
import numpy as np
import pandas as pd
import os
import sys
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors
#import scvi
import anndata as ad
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
from collections import Counter
import ipywidgets as widgets
from ipywidgets import interact, interact_manual
plt.rcParams['figure.figsize'] = (6, 6)
from IPython.core.display import display, HTML
import random
#Define a colour map for gene expression
colors2 = plt.cm.Reds(np.linspace(0, 1, 128))
colors3 = plt.cm.Greys_r(np.linspace(0.7,0.8,20))
#colorsComb = np.vstack([colors3, colors2])
#mymap = colors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_colormap', colorsComb)
from matplotlib import colors
colorsComb = np.vstack([plt.cm.Reds(np.linspace(0, 1, 128)), plt.cm.Greys_r(np.linspace(0.7, 0.8, 0))])
mymap = colors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_colormap', colorsComb)
# Helper function to split list in chunks
def chunks(lista, n):
for i in range(0, len(lista), n):
yield lista[i:i + n]
plt.rcParams['figure.figsize'] = (6, 5)
sc.set_figure_params(dpi=100, vector_friendly=True)
def mysize(w, h, d):
fig, ax = plt.subplots(figsize = (w, h), dpi = d)
return(fig.gca())
plt.rcParams['figure.figsize'] = (6, 5)
sc.set_figure_params(dpi=100, vector_friendly=True)
sc.settings.figdir = "./figures/"
代碼設(shè)置
import scvi
## frequently used variables
from matplotlib import colors
import matplotlib.pyplot as plt
colorsComb = np.vstack([plt.cm.Reds(np.linspace(0, 1, 128)), plt.cm.Greys_r(np.linspace(0.7, 0.8, 0))])
mymap = colors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_colormap', colorsComb)
## Along these Lines, a colourmap diverging from gray to red
gray_red = colors.LinearSegmentedColormap.from_list("grouping", ["lightgray", "red", "darkred"], N = 128)
## Some more Colour Maps
gray_violet = colors.LinearSegmentedColormap.from_list("grouping", ["lightgray", "mediumvioletred", "indigo"], N = 128)
gray_blue = colors.LinearSegmentedColormap.from_list("grouping", ["lightgray", "cornflowerblue", "darkblue"], N = 128)
def mysize(w, h, d):
fig, ax = plt.subplots(figsize = (w, h), dpi = d)
return(fig.gca())
#plt.rcParams['figure.figsize'] = (6, 5)
#sc.set_figure_params(dpi=120, vector_friendly=True)
import matplotlib.colors as colors
c_low = colors.colorConverter.to_rgba('orange', alpha = 0)
c_high = colors.colorConverter.to_rgba('red',alpha = 1)
cmap_transparent = colors.LinearSegmentedColormap.from_list('rb_cmap',[c_low, c_high], 512)
import matplotlib.colors as colors
c_low2 = colors.colorConverter.to_rgba('green', alpha = 0)
c_high2 = colors.colorConverter.to_rgba('darkblue',alpha = 1)
cmap_transparent2 = colors.LinearSegmentedColormap.from_list('rb_cmap',[c_low2, c_high2], 512)
print(f"squidpy=={sq.__version__}")
print(f"scanpy=={sc.__version__}")
import cell2location as c2l
from cell2location.utils import select_slide
加載數(shù)據(jù)庞呕，注意要做了單細(xì)胞空間聯(lián)合
