课前准备----10X HD数据基础分析

作者，Evil Genius

现在我们的课程来到HD的分析阶段了。

重要的放前面，为了提高下游分析的灵敏度和精度，建议使用SpotClean调整spot swapping，这有助于减少由于附近点的bleed导致的点交换污染，从而提高分析的准确性。

spotclean课上已经讲过，需要引起大家的重视。

10X HD默认输出8um、16um bin数据，如果需要调整，比如调整到20 um的精度，需要用到参数

visium的捕获策略。

HD的捕获策略

大家能找到其中所有的不同吗？

Space Ranger分析HD数据的前准备，图像校准

选择Visium HD Manual Alignment

上传图片（注意这是cytoassist生成的图片，非常大）

选择芯片信息

确定锚点

识别核心的三个锚点

调整基准点

Click Auto-refine to algorithmically refine the alignment

划分区域

继续Microscope图像比对

Upload the high-resolution microscope image (H&E or IF)（非常大）

For H&E images, as in this case, select brightfield.

标记landmarks

确保准确度

通常情况需要设置5-8个标记

评估匹配度

输出比对文件

结束

进行数据分析

输入文件

1、CytAssist image in TIFF format 2、

3、芯片信息

4、参考基因组 5、探针列表 6、图像校准的json文件

代码示例

 spaceranger count --id=hd_count \
 --transcriptome=/path/to/refdata-gex-GRCh38-2020-A \
 --fastqs=/path/to/fastq \
 --probe-set=/path/to/Visium_Human_Transcriptome_Probe_Set_v2.0_GRCh38-2020-A.csv \
 --slide=H1-YD7CDZK \
 --area=A1 \
 --cytaimage=/path/to/CAVG10539_2023-11-16_14-56-24_APPS115_H1-YD7CDZK_A1_S11088.tif \
 --image=/path/to/APPS115_11088_rescan_01.btf \
 --create-bam=false

生成的loupe文件示例

放大后，默认8um精度

网页报告

生活很好，有你更好