时空轨迹分析导论
2022-08-11 本文已影响0人
单细胞空间交响乐
作者，追风少年i
时间很快，转眼就周四了，怎能因昨天的苦难而选择停留。
今天我们来分享一下关于空间转录组的轨迹分析问题。
在最开始，空间转录组分析还不是那么成熟的时候，对空间转录组的认识停留在和单细胞一样的阶段，例如选择monocle、cytoTrace等等软件把空间转录组的每个spot当作一个细胞来用，分析的结果跟单细胞如出一辙，这样的观点在最开始大为流行，甚至有的公司的空转报告就是直接拿monocle对空间数据分析结果直接展示，也有人开公开课，介绍这样的方法，还说每个spot几乎就是单独的细胞类型，分析结果如下图所示：
空间轨迹示意图
空间轨迹
更有甚者把轨迹分析的空间表达值放回到二维空间平面的,但是这些面临一个很难解释的问题，那就是按照单细胞的理解，轨迹分析之间的细胞会存在分化关系，空间转录组如此的做法，难道在说明整个组织是由该组织的一部分发育而来的么？？
如果是每个spot含有相同的细胞类型，那么根据marker将有分化关系的spot挑选出来，做轨迹分析也是一个相对合理的选择。
但是很不幸，大量的分析证明每个spot均是混合细胞类型，含有不同的细胞类型，前面的说法被推翻。而且免疫细胞一般具有浸润的作用，通常和组织细胞离得很近，但是免疫与组织细胞应该不可能是一起分化而来（对于成熟个体的组织切片），那么这样的做法，合理性在哪里呢？？
单细胞也会有空间动力学的问题，用单细胞数据做velocyto，也可以预测细胞的发育方向，并且得到了很好的运用，很多高分文章都喜欢单细胞velocyto的分析，于是有人借鉴这个做法，在空间数据上故技重施，如下图：
空间velocyto
空间velocyto
当然了，分析结果看起来还是很不错的，视乎预示着组织不同部位的转换关系，但是也会有人提出质疑，似乎不那么合理。
有的时候甚至于空间轨迹联合空间CNV
空间velocyto + CNV
整个空间动力学分析的示意图如下，基本照抄单细胞的方法，PCA降维，聚类等等，所不同的是二维坐标换成了空间本身的组织坐标。而且在分析过程对空间的注释基因也是按照单细胞的思路而来。
空间动力学示意图
