文献汇总–盘点一下visium的niche分析

作者，Evil Genius

不知不觉已经来到了250万了，但是生活也过成了250了。

维权路漫漫啊，1月21号开庭，说实话，也给母校丢人了。

以前没这么惨的时候，对盗版没太在意，现在看到盗版，一股无名怒火就上来了，落井下石这种事，还真的有不少人干。

坑我都踩了一遍了，大家勉励吧，不要跟我踩一样的坑。

不好意思，最近真的是心情不好，吐槽多了点。

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。

Niche 分析（生态位分析）在空间转录组背景下，识别和表征特定细胞类型或区域周围的微环境（即“niche”），包括邻近细胞类型组成、细胞间相互作用、信号通路活性等。

具体的步骤如下

第一步：对spot进行注释（RCTD、Cell2location）。

第二步：niche的定义

基于空间邻域：对每个 spot（或细胞类型富集区域），提取其 k 阶邻居（如 6-邻域或半径 r 内的所有 spots）。

基于细胞类型组成：计算每个 spot 周围各类细胞的比例，形成“niche profile”。

第三步：Niche 表征与比较

Niche 聚类：对所有 spots 的邻域组成进行聚类（如 Leiden），识别重复出现的微环境类型。

差异 niche 分析：比较不同条件（如肿瘤 vs 正常）中 niche 的频率或组成变化。

参考文献

第一篇，这篇文章有代码，大家可以拿去复现一下。

分析策略

1、将每个 spot（来自不同切片）估计出的细胞类型比例转换为等距对数比（Isometric Log Ratio, ILR），以处理成分数据（compositional data）的统计特性。

2、基于 ILR 转换后的数据，对所有 spots 进行聚类，形成“细胞类型生态位”——即在细胞组成上相似的 spot 群，代表组织中潜在的共享结构单元。

第二篇

分析策略

第三篇

分析策略

细胞矩阵进行降维聚类分析获得niche。

高精度的niche以及niche的差异分析分析内容，我们后续总结。

生活很好，有你更好。