课前准备---细胞的细胞邻域矩阵的获得与运用

作者，Evil Genius

昨天上完课，有位学员私下跟我说，觉得空间好难啊，短时间很难掌握。

其实啊，如果大家看公司的推文或者其他的写的简单的公众号，不会觉得有多难，就是降维聚类解卷积，空间细胞分布等简单的内容，但是我作为分析人员，看问题的角度和大众是不一样的，大家想一下，一般课题组做空间，从样本准备到拿到数据，要花多少钱呢？首先单细胞十几例，二十万没有了，空间样本现在也要求重复，就算6个样本吧，如果选择Xenium、HD的话更贵，二十万也没有了，就是光拿到数据就需要将近50万，那么大家觉得，50万拿到的数据，做那些简单的基础分析能发多高的文章？

50万的数据起码也要冲击一下NG吧。那么分析的精细化要求自然就高了。而且分析的费用相比于样本拿到数据的费用，不是一个数量级的。

说实话，科服的精细化要求还算低的，要是做肿瘤早筛、特检、结构生物学等生信方向，精细化要求更高。

昨天我们分享了如何获得细胞的分子邻域矩阵。今天我们分享如何获得细胞的细胞邻域矩阵，为下游的细胞“unit”和社区分析做准备。

无论是visium、HD、Xenium还是其他的空间平台，细胞邻域矩阵，都是分析的重点。分析方法和细胞分子邻域矩阵的获得差不多。

一样的道理，第一步获得spot/细胞的临近spot/细胞坐标信息

第二步构建细胞的细胞邻域矩阵

第三步，下游的个性化分析，分析什么就需要根据课题设计了，比如感兴趣细胞类型周围细胞类型的变化，本来就3种，疾病状态是多了一种还是少了一种等等等等个性化分析，能做的很多，需要思路和技巧了。

完整的代码如下：