作者嗅榕，Evil Genius ~~~
這一篇我們要繼續(xù)升級(jí)我們的分析流程了，對(duì)于空間CNV分析萎津，拿到如下的結(jié)果：
我們需要借助inferCNV + python的力量實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)哥童。
空間轉(zhuǎn)錄組的CNV（拷貝數(shù)變異）分析是一項(xiàng)通過(guò)空間基因表達(dá)數(shù)據(jù)來(lái)推測(cè)基因組拷貝數(shù)變異的技術(shù)。CNV分析可以幫助我們理解腫瘤或其他組織在不同區(qū)域的遺傳變異杏头。以下是一個(gè)基本的CNV分析流程：
1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理
讀取空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)：使用Python和R的包（如Scanpy、Seurat）來(lái)讀取空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)沸呐。
歸一化和濾波：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化和高質(zhì)量細(xì)胞篩選醇王。
2. 基因表達(dá)矩陣的構(gòu)建
提取空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中的基因表達(dá)矩陣。
將基因表達(dá)矩陣轉(zhuǎn)換為適用于CNV推斷的格式崭添，如每個(gè)細(xì)胞/區(qū)域的基因表達(dá)水平寓娩。
3. CNV推斷
InferCNV（R包）：這是常用的工具，可以使用單細(xì)胞RNA測(cè)序數(shù)據(jù)推斷CNV呼渣。需要指定正常對(duì)照樣本（如果有的話）棘伴，然后推斷不同區(qū)域的CNV。
CNVkit：這是一個(gè)用于CNV分析的Python工具屁置，通常用于高通量測(cè)序數(shù)據(jù)焊夸，但也可以與轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)結(jié)合使用。
4. CNV可視化
使用空間轉(zhuǎn)錄組位置信息缰犁，將CNV信息映射到組織的空間結(jié)構(gòu)上淳地。
可以通過(guò)Scanpy或Squidpy等工具怖糊，將CNV模式可視化在組織切片圖像上帅容，以觀察特定區(qū)域的CNV變化。
5. 結(jié)果解讀
分析CNV的區(qū)域特異性及其在空間分布上的差異伍伤。
對(duì)感興趣的基因或染色體片段進(jìn)行重點(diǎn)分析并徘，結(jié)合腫瘤進(jìn)展或其他生物學(xué)信息。
環(huán)境準(zhǔn)備
首先扰魂，安裝以下Python和R庫(kù)：
- Python庫(kù)：scanpy, anndata, matplotlib, numpy, pandas
- R庫(kù)：Seurat, infercnv
步驟1：數(shù)據(jù)預(yù)處理（Python部分）
import scanpy as sc
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)（假設(shè)數(shù)據(jù)在 "spatial_data.h5ad" 文件中）
adata = sc.read_visium("spatial_data")
# 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理
sc.pp.filter_cells(adata, min_genes=200) # 過(guò)濾掉低基因細(xì)胞
sc.pp.filter_genes(adata, min_cells=3) # 過(guò)濾掉在太少細(xì)胞中表達(dá)的基因
sc.pp.normalize_total(adata, target_sum=1e4) # 歸一化
sc.pp.log1p(adata) # 對(duì)數(shù)變換
# 可視化空間表達(dá)數(shù)據(jù)
sc.pl.spatial(adata, color='total_counts')
步驟2：導(dǎo)出數(shù)據(jù)用于CNV分析
我們需要將數(shù)據(jù)導(dǎo)出為一個(gè)R可識(shí)別的格式麦乞，并將其傳入inferCNV進(jìn)行分析蕴茴。
# 導(dǎo)出基因表達(dá)矩陣
adata.to_df().to_csv("gene_expression_matrix.csv")
# 導(dǎo)出位置注釋信息
adata.obs[['region', 'spatial']].to_csv("spatial_annotations.csv")
準(zhǔn)備染色體參考文件
