Visium空间转录组和单细胞转录组的区别
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/
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）。
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。
ii. 分群结果在空间位置上的分布情况展示。
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。
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。
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。
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
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
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。
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。
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。
08
dotplot chart
a) 与单细胞展示方式基本一致，marker基因在dotplot展示。
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。
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。
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。
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。
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。
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● 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。
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01
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● 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。
ii. 分群结果在空间位置上的分布情况展示。
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。
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。
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。
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
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
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。
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。
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。
08
dotplot chart
a) 与单细胞展示方式基本一致，marker基因在dotplot展示。
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。
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。
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。
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。
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