00:00
好,大家能听见吗?嗯,能听见的话,我们就要上这个我们的第19课啊,第19课关于这个生态位绘图的一个内容啊。嗯,在上课之前呢,稍稍的啊提醒大家一下。啊,就是我们学习的各种,哎,申请技能呀,各种这个代码啊,这种报学习的各种学习班啊。其实生性啊,只是一种生性的,只是一种技能,大家要理解他。而不是拿了这个数据之后,一股脑的都给耗进去,分析一下,看看有什么结果啊,这是不对的啊,大家要首先要理解。真正的科研的过程啊,第一步就是要做好自己的课题设计啊。就是说哎,自己要分析什么样的内容,哎可能的结果,呃,以及可能预预计可能会出现的问题,要做到心里有数,而不是盲目的进行一通分析啊。
01:00
而且教大家的这些所有的这个生性分析方法呀。啊,都是一种生性手段啊,它不适合说我所有的方法都用一遍,而是我需要用这个方法的时候把它拿出来用。啊。嗯,可能很多人跟我当年读书一样,作死读博士是一样的。嗯,也不知道自己该干什么,课题嘛,都是老师给定的,甚至有的时候自己读书的时候,老师给了一堆数据,说好分析吧。自己也不知道该怎么办,就开始上网查,比如说是单细胞数据,诶一查好TH是分析单细胞的,就开始跑。跑完之后呢,做了一点之后呢。诶,等大家看的文章多一点,知识储备稍微多了一点之后发现,哦,原来分析的是错的,哎,又从头再来。这个时候呢,我建议大家,诶,不妨多先多看几篇文章,先理一理思路,知道这个数据都能干些什么。诶,再用这些征信方法,学习一些征信的分析手段啊,服务于自己的数据分析啊。
02:05
嗯,所以说呢,大家发文章啊。最理想的状况是前期做好课题设计。呃,在公司做课题设计的人呢,通常叫产品经理,或者叫技术支持。哎,做好课题设计之后呢,诶再分析自己现在的样本都有哪些,诶这些样本的特性是什么,或者要临床数据,这些基础的信息都有些什么。然后呢,做好课题设计,做,然后去测序分析,然后。在这个撰写文章等等等等中间的过程会非常的漫长啊,生性只是其中的一环啊,自信只是其中的一环,只是生信,很多人不具备这个技能,像写文章啊,啊,前期的课题设计啊,需要点经验,他不需要写代码。嗯,但是中间这个代码分析啊,确实是比较相对而言是比较难的一部分啊,所以说大家要学习,但是不是说学好的这些生性技能,大家一股脑的用一遍就能行了。
03:03
好,那我们就继续我们的绘图课程啊。今天我们绘图啊,先上来先呃绘一张这个简单的图,就是这个区域细胞密度风度图啊,这个图呢,在呃,目前在各个这个单细胞空间联合分析的文件上出现的越来越多了。主要是要体现这个不同的空间区域,比如说诶平滑肌区域,比如说这些区域,它所富集到的这个细胞类型的分度,诶分布是怎样的。它所体现的就是这个空间,呃,细胞类型的有序性,细胞类型大部分存在在特定的一个空间区域内啊,空间区域内。你像这个基本上都是这个状态,包括也有一些其他的文章也是一样的,也是用这种。呃,不同的这个区域,比如这两个区域A,它富含的细胞类型的差异是什么?等等等等,这里面主要体现的就是两者之间的一个不同啊,两者之间的一个不同,比如说这两者。
04:03
不同区域之间,细胞类型之间的一个差异,比例变化等等,啊,这是它所要说明的一个生物学问题。好,我们走,先来绘这张图啊。这个图呢,其实是借助之前哎to location分析结果进行的一个构图啊。我们来看一下。我们来看一下。首先呢,我们加载我们必要的一个模块啊,模块像这个set location等等都要加载上啊。嗯,之前塞亚图鲁培森分析的内容在第五课已经详尽的讲过了,大家这个回头看一下三亚图鲁培森分析完之后,大家保存出来那个数据格式应该就是。H5AD的一种格式啊,我们来读一下。大家看一看里面的一个内容。
05:03
这个就是3LOCATION,大家如果分析完之后,一些常见的一个信息,包括一些原始的信息和它的组织,这些都是组织区域信息。物质区域信息,这个是经过空间定义的,大家降维聚类或者形态学画区之后,要对这些区域进行定义,诶,这是哪个区域哪个区。嗯,像这些区域啊,他是哪个区域哪个区域。我们来看看他的一些具体的一个分布,比如说我们看一下它是哪个区域,比如说这个区域。哎,他只有是或者不是这样一种区分开了啊,它是这个区域或者不是这个区域。接下来呢,还有很多的其他的一些分析的一个结果,包括他的基因的一个基础信息,包括一些其他的,比如说呃,生态位平均值啊等等等等这些信息呢,都随着大家的呃,分析的内容越来越多呢,会不断源源不断的添加到这个。
06:09
我们的数据格式中。其中呢,我们单细胞空间联合分析的结果是在这个地方。这个之前已经讲过了啊,是在这个地方。就是这个地方。在OBSM下面这个Q50,这个就是我们单细胞。就是我们单细胞空间联合分析的结果。啊,我们来看一下这个结果啊,看一下这个结果。他就是和那个呀,或者其他软件分析的结果是并无一致的。这里面是每个八扣的。还有每个八口的,哎,这是细胞类型分析的结果呢,就是每个八口的对应的细胞类型的一个含量的比例。和呀和那个。嗯,其他的各种各样的单细胞联合分析软件其实是一样的啊。
07:03
只不过这里啊,它是三杜鲁菲特分析的一个结果。嗯,大家如果想要其他的结果的话,可以把这个矩阵就是这个单细胞318块的矩阵给它。给它替换一下就可以啊,给它替换一下就可以,替换过来之后直接就可以往下做了,这里面就是我们想要的这个下八的矩阵,每个八的对应的细胞类型的一个含量。接下来呢,我们就需要针对之前的一个绘图的一个效果。比如说各个区域细胞类型的风度。包括这个,呃,不同区域细胞类型的一个封路,我们需要提取了,首先呢,我们要收集我们所要绘图的一个区域。这个区域呢,当然一般来讲,大家会把所有的区域都画上,但是也不一定,你像这篇文章呢,它就画了两个区域。大家想画哪个区域呢?就提取固定的区域就可以了,比如我只要前两个。
08:04
哎,只要这个东西前两个就可以了啊,但是这里面作为演示。就把这个所有的区域都给画上啊,都给画上,第二步呢,我们就需要计算了。首先创建一个空的矩阵,这个矩阵里面就是要告诉我们每个区域细胞内芯含量的一个封度,目前这个矩阵是空矩阵。所有的值都是这个未知的。这个空举阵呢,呃,就是为了计算每个区域,比如说这个区域一直个区域,哎,它这个A1含量是多少,把这个值添进来,添加的方法呢,就是这样。已经写在这个脚本里面,就是说A。哎,对于便利我们所有的组织区域,然后。这是index,哎,我们要寻找每个区域细胞类型的一个下下标,然后计算每个区域它,呃,所有含量的一个平均值,作为它一个分度值,这个里面是采取了平均值作为一个分度值,但是大家也可以用其他的值,比如说。
09:07
啊,萨姆这个加和的值啊,或者说呃,这个中位值也可以啊,但是一般采用平均值就可以了,这里面采取平均值作为这个各个区域细胞类型。啊,含量的一个风度,各个区域细胞类型含量的一个风度,这个时候呢,把这个值添加进来,大家就可以看到各个区域细胞含量的风度已经计算出来了,很快很快。嗯,Python相当于这个,相对于这个,呃,Python相当于这个。R,它的计算速度会提升很多啊,提升很多啊,大家看这个矩阵,这个矩阵基本上就告诉我们,诶,这个区域富含怎样的细胞类型等等等等。那就可以了。接下来我们就开始。啊,要进行一个简单的处理,因为这个时候大家会发现细胞类型,它的这个值啊,不在同一个范围之内。这个时候我们要对数据进行缩放,缩放就是均匀化啊,均匀化,当然这里面均匀化到零到一了。
10:06
就是它的值除以它的最大,嗯,除以它所有的所有值的一个总和。哎,缩放到零到一,哎不是缩放到一个范围之内,缩放到一定范围之内呢。这个时候,所有细胞类型都在一定的范围之内。然后通过绘图来体现细胞分布的。啊,各个区域在这个细胞风度的一个变化。然后呢,接下来就是绘图了,绘图很简单了啊,绘图很简单了,基本上大家照着看一眼就可以了,照着来就可以了啊,我已经给大家写好了,哎,大家对Python绘图如果不熟悉的话,可以学习一下,呃,个人认为啊,Python绘图的能力是远比R要强大的。R,在数据处理方面比较的差,比较的差,嗯,Python很快,而且绘图来讲,Python的绘图能力是要我个人认为是要比。
11:01
嗯,是要比R好得多啊,无论是Python本身的会呃,配色呀等等都会好得多啊,我们画出来看一下啊。好,我们画完了,我们看一下。看一下我们的绘图的一个效果。哎,大家可以看一下。这个地方呢,是各个这个空间区域。哎,这边呢,是这个不同的细胞类型,但是细胞类型非常多啊,分到了这个细胞的亚类,所以它在这个分数上计算的会更加的精准一点,这个地方大家可以看出来,基本上不同的细胞类型,它分布于不同的一个空间区域。哎,它所体现的是空间区域分布的一个特性的一个问题。哎,大家可以明显看出来这种差异啊,这种差异。
12:00
呃,对比于这个文献中的图来看。这个文件中的图来看也是一样的道理啊,大家选取感兴趣的一个空间区域啊,这个区域要进行这个形态区识别啊,包括这些区域像它一样进行形态区治理,然后做细胞类型在各个区域的一个。呃,风度一个分布的一个计算,然后绘图就可以了。当然绘图也可以绘成像右边这样也是可以的啊,不同区域它的细胞类型分布的一个分布。这他这个图啊,主要是体现的内容就是这个,只要呃细胞的风度在。哎,员工住是这个区域啊。大家可以看一下它的一个图片的描述。嗯,细胞类型的一个负极,在具体的这个各个区域之间。啊,当然这个我们描述大家知道这个具体的内容可以了,像这个就是这样啊。嗯,这篇文章呢,也是一样的,大家放大一点看,就是说这个这个区域它复集到细胞类型。
13:03
哎,这个区域地了,怎么举报了一等等等啊。这就是我们的第一张图啊,第一张图我们就这样啊,这样这个地方呢,大家,呃,第一张图是最简单的啊,大家会学会就可以了,以后用在这个自己的空间分析中,这种图非常实用啊。嗯,接下来我们会第二张图啊,第二张图。第二张图呢,其实之前一直有这个讲啊,有讲,但是一直没有,怎么会就是这个。嗯,前面的课程呢,讲过了这个cell degree的这个问题。瑞的问题,我们可以绘制出来细胞等级的一个普遍绘制,嗯,但是这个异形细胞网络呀,一直没有绘,就是说。异形细胞网络就是两种两种细胞类型在空间上的一个连接度,像这样的一个分布啊,像这样的一个分布,但是这个分布啊,大家要注意。
14:05
我们在绘制异形细胞网络的时候呢,是要进行一个细胞类型的一个挑选的。不是说随便两种都可以拿进来会,大家可以看一看这个图片的特点。这个区域明显是一个单独的一个,呃,独立的区域,外面这些是脂肪的一个区域。细胞类型在两个不同的区域之间,哎,它的一个分布是有一个一定的差异性的,比如说这个这种细胞类型。它主要分布在这个实体组织内,而这个黄点的细胞类型呢,主要分布在这个,呃脂肪就外部这个区域内,这个时候呢,它才会计算这个异形细胞网络的一个问题,异形细胞网络的一个问题,就是说组织这个这个呃,这个这个颜色比较深的一个组织呢,它和外部的这个组织块细胞类型存在怎样的联系,就是组织内外它们之间细胞类型之间的一个联系。
15:01
才会绘制它这个异形细胞网络的一个问题啊。所以说我们在绘制细呃异形细胞网络的时候呢,也是要依据这样的一个原则。就是说我们要绘制这个。呃,特定的一个区域的内部和外部,他们细胞类型之间的一个联系,包括他们之间的一个,呃,存在的固定位啊,包括这个。嗯,空间上临近的这样一个程度啊。临近的这样一个程度。哎,举一个简单的例子,就是说,哎,比如说我们这个区域。这个是那个,我们来找一个图片啊。比如说我们的演示图片为例啊。比如说以我们的演示图片为例。
16:01
比如说以我们的颜色图片为例,这个左边明显是呃,肿瘤区域和这边以这条线,基本上以这条线为界,左边是肿瘤区域,右边是呢,平滑肌就是正常的区域,当然也有一些浸润肿瘤的一个存在。这个时候我们在绘制这个逆袭的细胞网络,就是说呃,绘制刚才那个类似于文章中那种呃网络的时候呢,我们就需要知道,诶,某些细胞类型可能主要分布在肿瘤区域。而有些细胞类型主要分布在这个正常的像呃,正常的区域,他们在这个交界处,哎,可能存在某种联系。哎,举个最举个最简单的例子,比如说我这边准备了两个数据,就是昨天的大家可以看卡零基本上大部分是在这个肿瘤区域,还少部分是在这个癌症的一个区域。CLASS8呢,呃,Class斯八呢区,它主要存在于这个正常的一个区域啊,肿瘤区域略有少量的一个分布,略有少量的一个分布,那也就是说在这个交界区域啊,就类似于文献的这个做法。
17:09
哎,在这个组组织内外,诶他们细胞之间,这个特定组织内部和外部,哎,他们之间可能存在着哎某种联系,这种联系呢,通过这种网络的形式给它绘制出来。当然我这个图不是很典型啊,因为单细胞空间联合数,单细胞空间的一个数据是我嗯拿的不匹配的数据做出来的,但是它基本上可以说明这样一种现象啊,这样一种现象,我们来绘制一下这种图啊,绘制一下这个图。啊,绘制这个图呢,基本上就是R语言绘制了,大家应该更熟悉一点,我用R绘制一下,首先加起来我们所需要的一个模块啊模块。读取,读取我们的空间数据,读取我们的空间,单细胞空间联合的这个rds啊,同样的道理啊,同样的道理,单细胞空间联合的结果,大家可以用这个其他软件的结果。
18:11
把它写进来就可以了,像这个本身联合的结果就在这儿呢,大家可以看一下一个结果啊。这是联合的结果,当然这里面的单细胞数据我是没有进行定义的,而且单细胞数据和空间数据不匹配,我这里是为了演示啊,大家自己分析的时候要匹配的啊。啊,如果说是外部的数据话,直接读取就可了,就是对的CV,把你目标的那个C18克的矩阵给它读进来就可以了啊。接下来呢,就是一些简单的诶,跟之前绘图一些一样的处理了,诶首先提取我们感兴趣的细胞类型。啊,这个细胞类型默认啊,是这个把所有的细胞类型都给提取进来了。
19:00
都被提取进来之后呢,然后下面就是一些简单的矩阵操作啊矩阵操作。这个操作呢,就是为了获取和A区域染黑A图片。相匹配的那个空间坐标信息。嗯,这些过程之前都演示过很多了啊,这边就不再过多的一个啰嗦了,诶拿到这个基础的一个信息。嗯,大家可以看一下基础的信息里面都有什么啊。其中呢,这个基础的信息就包括A8扣的信息,包括它的一个横纵坐标,其中这个skill的横纵坐标呢,是和我们的图片相这个匹配的,相匹配的还有一些其他的data塔信息,不过我们最关注的是每个八的对应的各个细胞类型的一个含量的信息啊。再强调一遍,这个行列信息,大家可以用其他软件的一个分析结果来做。
20:03
啊,分期结果来做。嗯,只不过是要把它读进来就可以了啊,读进来就可以,这个就是我们拿到的那个一个坐标和注释信息。我们再往下呢,就是要进行一个计算了,首先呢,我们要计算呃,空间上点的临近的一个点,就是一个点和它临近六个点,它的八口的信息都是。这个过程呢,基本上就是对它进行一个,呃,对它进行一个计算,这个过程呢,就是说XY坐标首先呢,我们。首先我们,呃。大家可以看一下,首先我们诶添加好它的X坐Y坐标信息,X坐标Y坐标和样本信息,当然样本信息由于我们是单样本,所以不需要区分度那么大。呃,你像这个XY坐标,基本上就是我们刚才的那个。呃,基本上就是那个skill的这个的这个纸是是一样的是一样的啊。
21:02
拿到这个值之后呢。接下来就要进行一个。简单的寻找临近临近点的一个内容了。简单的寻找临近点的一个内容,其中呢,有些值需要设,比如Dis Dis呢,大家都知道。啊,之前讲这个通讯课户是怎样的,课认为200微米之内这个通讯是有效的,但是在这个通讯在这个时乘的这个呃,时乘的这个平台的基础上的。点的直径是这个55微米。呃,点的圆心之间是100微米,而我们通常设200微米,就是说在这个范围之内,作为它的一个领域的一个内容领域,就是临近的一个生态位的一个内容。还有一般设为二,而一般是为六,也就是说一个点和周围六个点形成一个呃,小的一个细胞单元,哎,我们计算的其他的,比如说细胞类型含量啊,基因的含量啊,生态位含量计算它的邻居一般都只计算它一个点和分为六个点的一个信息的一个内容啊。
22:11
接下来呢,就是寻找这个精灵信息了,哎,这个地方的代码就是在寻找精灵信息。Kon就是说从空间坐标这个角度寻找每个点的最临近的六个点。哎,这个neighbor只是六啊,我们设置过,就是从空间上,比如说某个点,它最挨着最近的这六个点,诶都是谁,我们需要把它找到才能获取到这个六个点啊,这个点和周围六个点的一个主要信息。然后是MK的啊,这个也是一个参数啊,这个参数主要是来呃,设置我们的这个rank rank。呃,接下来经过这些简单的一个过程操作呀,就是这个。这个操作。哎,我们就可以拿到这个临近的一个趋势了。
23:01
啊,包括我们把坐标的内容给它添加上,大家可以看一下这个获得的一个坐标值啊。大家可以看一下拿到的信息,就是这样这个信息,哎,他的八扣的。From就是说这个核心点就是我们的一个目标点,嗯,和它周围的点的一个,哎呀。不就是它的周围的点,这两个点是邻近的关系啊,这两个点是邻近的关系,大家可以看一下这个地我们的空间,呃,空间数据啊,大概是。啊,看一眼啊。我们的空间数据大概是。呃,大概是3826个候,但是我刚所计算的,呃点呢,大家可以看一下。是22956,就说一个点,如果有六个点和它临近的话,算下来应该是这个值乘以六。3624000,但是有的点处于点的这个交界处,他可能邻居没有六。
24:04
啊,可能有三个四个,所以整体下来有两万多个邻居的一个。呃,对应关系,一对一的一个对应关系。接下来呢,我们就需要找这个,这个时候拿到一个点和周围六个点的一个对应关系,之后呢,我们就需要计算,计算两个细胞类型,或者说两个类群之间的一个。啊,邻近关系只有这种临近的我们才会考虑啊,只有临近临近的我们才会考虑,就类似于刚才提到的CLASS8,它主要分布在这个正常的区域范围之内,克拉斯零呢,它又主要分布在这个肿瘤区域范围之内,而我们就需要知道克斯的零和克拉斯的八,他们之间在这个交界区域的邻近关系是怎样啊,邻近关系是怎样的,就和这个文献的做法是一模一样的。实体区域和这个,呃,外部的一个区域,两种细胞类型分布,诶分布差异有变化,哎,我想知道两者在这个交界处的一个连续性,呃,连续性到底有多高,是不是连接的很好,大家可以看一下这个。
25:15
嗯,可以看一下这个C图的一个录制,就代表了一个抑制性class的一个例子。啊,从左到右是H1染片,呃,这个是M2来的一个细胞的一个分布,这个是呢?呃,这个是C09这种细胞类型的一个分布,嗯,还有这个墨子的一位子,就是两种细胞类型合并在一起的一个布。白色的线代表了直接的邻居关系啊,白色的线代表了直接的邻居关系,也就是说两者之间在空间上是邻近的啊,邻近的。那个3C,我们来看一下它在文章中的一个应用啊。这个伤心。
26:03
大家可以看一下,为了这个determine,就是说为了这个确定空间的关系,不同的细胞类型之间,他们也发明了一个算法啊,抑制性邻居分析啊,这个揭示了几个联系,如果这个三比代表了不同的因子,这个3C。哎,他就明白了,大的这个,呃,正如这个所分析的那样,呃,Port代表了这个更大的一个这种区域结构,并且位置更接近,差用这个就是两种细胞类型在结构上更加的临近啊。诶,观察到M2这个细胞类型频繁的这个处在接近于这个区域啊这个区域。呃,这个区域就是C09这个区所在的这个区域啊。也就是说他通过研究发现啊。第一个他是想研究组织区域内外细胞类型之间的一个连续性,他们是否是邻居关系,第二个通过研究发现,诶,这个黄色的这个点的这种细胞类型经常是围绕在这个实体肿瘤区域内,它和这个黑字的点,往往是这种组织内外的一种邻居关系啊,它就是这样一种内容啊,我们的将来,我们的分析结果也是一样的。
27:19
我们的分析结果也是要达到这样的一个效果,就是说我们的细胞类型,它在这个。肿瘤内外他们之间的是不是也是存在这样的一个关系,诶,克拉巴始终在正常贴近这个肿瘤的标记的这样一个分布。瓦子林呢,也会是这样一种分布呢,我们来看一下啊,我们绘制一下这个图。哎,我们到这儿基本上拿到零个点临近的点了。接下来呢,我们就需要计算,嗯,Class斯零和class斯八,首先要计算class斯零和斯八,还有这两种细胞类型的一个位置。呃,在含有这个细胞类型位点的阈值上啊,有一个那个有一个阈值,就是说这个点是否是真的含有这种细胞类型。
28:06
才能确定为目标点的情况下,一般我们采取它至少含有目标细胞类型大于0.2,当然这个0.2的一个前提是,呃,细胞类型的含量缩放到零和零到一之间啊,也就是说这个点有20%的比例含有目标细胞类型,那我们认为还是我们的目标点。是我们的目标点啊。像这个这个地方它也是,呃,差不多一样的处理,就是说这些细胞类型,它不可能说一个点只含有这种细胞类型,当然风度越高越好,嗯,越风度越高说明只含有同一种细胞的,但是有一个下限的阈值啊,反式力量。接下来呢,就是说诶,对它进行一个简单的一个处理了,我们要拿到目标点的一个空间坐标。我们来看一下这个具体的一个数据信息啊。
29:01
大家可以看一下,还有的包括他的一个空间坐标,我们都拿到了。接下来我们要找这个另外一种细胞类型的,就是刚才卡死零的这样一个信息啊。也是同样的处理,哎,拿到目标点和它的一个空间坐标。哎,我们来看一下它的一个腹肌。啊也是一样的,诶,Plus的信息和它的一个横纵坐标信息啊。接下来呢,我们就需要看这个,首先呢,我们要准备绘图了。这个图大家看一下,我们一方面啊,绘制这个细胞类型的一个空间分布图,或者说目标点的一个空间分布图,另一方面也要把具有邻近关系的这些点呢,呃,进行一个连线,就是白色的线给它连起来。所以说呢,第一步我们要找这种。第一步就是找这种有这种直接关系的两种细胞类型的目标点。
30:02
比如说这个这两个点他们的是邻近关系,要把这两个点找见,用线把它连起来。嗯的这一波呢,就是为了在做这个目标点的一个连线,把它两组线连起来。然后接下来呢。这个地方就是抽取目标点。把具有这个连线的这个点给他抽出来。具有联系的点给他拿出来,诶,我们继续这分析就可以啊。拿出来之后呢,哎,接下来就绘图了。绘图就相对简单了,我们读取我们的这个图片进对它进行网格化,它和之前的操作都是一样的一个处理啊,一样的一个处理,然后接下来我们就要绘制我们的这个。异形细胞网络的一个图谱了。啊,这些代码大家回去把它拿到就可以了,这个地方呢,大家要注意啊,写的时候呢,大家是什么就是什么。我这里面只是作为一个事例啊,有的地方大家需要改改,比如这应该是卡的零和八啊。
31:04
像这种颜色呀,诶和这个点的大小啊,这个大家可以根据自己的需求进行一个调节,将这我设置成这个blue和red,因为连颜色度区分度最大的两种颜色啊,第一个拉的设置为,第二个拉的设置为blue,嗯,两者区分度最大的两种知来看一下。哎,我们来看一下效果啊。这就是这个红蓝点,它那个相联系的,有联系的一些区域,有联系的一些区域啊,联系的一些区域,像这种有的时候蓝点也会相连接,说明这个点啊,还有两种细胞类型,只不过是蓝色的,后话把它给覆盖了。我们关注的点都在这种地方,就是交界的这些地方。
32:03
我们来看看看它这个分布的一个格式啊,分布的一个格式,像这种红点和蓝点,他们之间相互临近的一个区域,尤其是这个肿瘤区域交界的一个区域,是我们分析的一个重点。两者细胞类型既然在交界处相遇,那么他们之间的一个通讯肯定是有什么问题的啊,这个时候呢,如果大家借鉴那个之前的一篇文章。来给大家找一下啊。啊,稍等一下打开的有点慢啊。大家可以看一下啊,金能,呃,不是金能这篇文章它就可以。
33:03
大家可以看到它。像那种交界区啊,可以是class的交界,也可以是这个形态区的交界,像我们之间或者图就是形态区的交界,像这个class的交界,它的点与点之间如果存在强的联系的话,他们之间会形成呃,特殊的一个通讯信号。像这种。哎,我们绘制的这种,我们绘制的这个图,它如果在交界区域形成这样一种紧密的一个联系点的话,我们需要把这个交界区域这些点给它提取出来。做两种细胞类型之间的一个通讯,或者两个区域,两个区这个区域两种点之间的一个通讯关系,这个时候就对我们这对于我们理解这个肿瘤区域和正常区域,它们之间的一个信息交换到底是怎样的,会有一个很好的效果啊。哎,这个就是我们这个就是我们要做的这个,呃,这个就是我们现在要做的这个。
34:02
嗯,异形细胞网络的绘图了,当然这个图呢,绘制的诶很好啊,等大家可以看一下以后,大家想绘制两种细胞类型,它在空间上的一个分布状态的话,用这种图是非常好的啊,当然文献的图也一样,文献的图也也很好啊,通过绘制两种细胞类型在空间上的一个分布的一个特点。判看它的一个邻近关系,临近的点就用白色的线把它给连连接起来,那就可以了。这是这个第二张图啊。哎,接下来我们,呃,时间关系呢,我们来绘制第三张图啊。第三张图呢,首先要大家要理解其中的一个原理啊,理解其中的一个原理就是这个句式,Neighbor的一个图。这个图的意思是什么呢?就是说我们,呃,大家首先要了解一下生物学的一个背景。我们的巨噬细胞呀,分为两种,有M1M2,一种是促炎的,一种是抗炎的,而巨噬细胞还有一个另外的比较让人很头疼的作用呢,就是这个它会让它会加快肿瘤的转移,也就是说肿瘤细胞内,呃,肿瘤细胞周围如果含有巨噬细胞的话,这个肿瘤啊。
35:20
可能会发生侵袭,诶侵袭性更强,而如果说这个肿瘤细胞内部,哎,他这个。肿瘤细胞,它的这个。呃,肿瘤细胞它的这个巨噬含量比较低的话,说明它转移的能力比较差,清洁性较弱。这个图的作用就是在首先找见所有的一个含有肿瘤细胞的点,上面的所有点几乎都含都是肿瘤细胞的点。但是呢,它会计算肿瘤细胞周围,就是一个点和周围六个点之间含有的这个巨噬细胞类型的一个含量。这个大家能明白吧,就是它生态位内。每个点就是说目标点是肿瘤细胞的点。
36:04
哎,这个地方呢,每个点它会计算它这个生态位内,就是它周围六个点,包括它自身的一个巨噬细胞的含量的高低。含量越高呢,颜色越深,含量越低呢,颜色越浅,像这种灰色的点,就是说周围没有巨噬细胞的一个分布。诶这个时候呢,他通过这种计算呢,就来判断,诶,哪些区域具有高的清晰性,还哪些区域的清斜性较较低啊,哪些区巨噬性真性较低,那这个字呢,它的一个具体的做法,当然这里面举了这个肿瘤和巨噬细胞这两种细胞类型的一个典型的例子。呃,其中呢,有一些其他的例子,比如说像之前FIP的一篇文章,它用这个成纤维和B细胞之间的一个关系呢,会发现成纤维会起桥梁作用,B细胞会顺着这个桥梁达到目标区域。这也是一样的一种关系,这种关系呢,主要是体现在某特定细胞类型,它周围的生态位内某种细胞类型的含量,以及生态胃内某种细胞类型含量。对于自身的一个。
37:12
作用。呃,右边这张图呢,就说B上面这张图呢,就是它一个邻居的一个计算,邻居的一个计算。大家可以看一下,基本上这个层次的点就是我们目标点,如果周他会计算周围六个点某种细胞类型的含量,这样目标细胞类型如果是肿瘤细胞的话,那就是计算周围巨噬细胞类型含量。啊,如果说只有三个点,还有那就是3/7。这个为什么是七呢?他把自体给算上了啊,就是说这七个点周围六个点,加上本身七个点,如果只有三个点,还有去式,那它的含量就是3/7,这个是计算这个是否含有,就是说零一的一个区别。像这个右边这个座位就完全不一样,那就是零。嗯,不过有的时候啊,计算细胞分度不能像这么计算,因为它每个点含有的某种细胞类型的含量其实也是高低不同,可能这个点含有0.2,这个点还有0.3,这个点还有0.5,所以会有另外一种算法,就是来计算这个点,它还有周,它的周围六不同包包括自身啊。
38:20
它含有巨噬细胞一个含量比例的一个加和,比如说它是0.2 0.3 0.4,就把它加起来。啊,像这没有没有就是零啊,有就是0.1加0.2,把它加起来,这样的一个风度也是可以的,不过过程需要稍微进行一个均匀化处理啊。我们来看一下,呃,当然这个图,但是这个文章啊,也也给了两种这个。呃,两种这个具体的方法,第一种呢,这种呢,就是我们今天要待会要画的这种,就是某个点周围六个点,它细胞类型的含量的一个变化一种。
39:09
嗯,突出体现了目标点周围某种细胞类型含量的高低。呃,从肿瘤的角度来讲,呃,巨噬细胞含量越高,说明它近距就越强,还有一个距离呢,是它是计算这个,呃,临近的一个距离,就是说目标点。目标点和周围的目标点和最近的这个,比如说这个细胞类型是肿瘤细胞,它和它最近的这个,如说巨噬细胞距离是。距离很近,那它的权重越大啊,距离越远权重越小,以此来计算它的一个临近性,两种细胞的一个临近性,不过这种临近性应用的场景不多啊,更多的是生态位的一个风度,计算会多一点。我们来看一下文章的一个简单的一个解释,大家就能明白。啊。
40:05
大家可以看一下。为了进一步研究这个巨石和T细胞的共定位,这个严重的反应共定位和这个恶性细胞,他们就进行了这个共检测,这个是这个方法呢,大家可以借鉴一下啊。不过他这个方法主要是依据蛋白水平,蛋白水平从我们转入水平上也是可以做的啊。因为他如果通过蛋白蛋白水平的话,可以达到这个干细胞的一个精度啊,不过从这个空间的角度来言,我们每个点达不到啊。呃,为了进一步用这个空间转录组呢,他这样讲了,反正很多marker吧,然后这个用我们的基因,呃,基因数据可以替代。然后用了一个呃,监管的一种策略。首先呢,识别恶性细胞。就是说目标点含有这种恶性细胞,比如说肿瘤细胞。然后呢,呃,识别个性细胞之后呢,你要对其他细胞类型进行标注,比如说巨噬啊,地啊,内皮啊,Fiber啊等等,这个地方呢,巨噬是具有促进肿瘤转移的个作用,T细胞的杀灭作用。
41:15
这个内皮细胞呢,可能是呃内皮细胞组织细胞可能具有感染性,还有成纤维,成纤维也是一种促进肿瘤细胞呃转移的一个功能,所以说我们在分析的时候,可能会分析肿瘤特定的某个点。特定的某个点,比如特定的肿瘤恶性细胞的点,哎,他周围的呃,巨噬细胞分数,B细胞分数等等等等,以此来判断这个点。亲戚性如何怎样怎样,反正就这。嗯,就是这个这样一种临近的一个内容,我们来看一下一个它那个实物怎么这个没有。啊,没有他们没有啊。
42:00
没有这个补充足啊,然后呢,进行一个分析,提供这个证据个性。呃,我们,呃,然后呢,定义了这个恶性细胞作为这个炎症反应是这个积极的还是交集的,就是说这个具有性极性,还是这个负向比较它们之间的一个临近性,还临近与巨噬还是DD细胞是杀灭作用,呃巨噬细胞呢,是这个促进它转移的一个作用。啊,用了两个这个算法。临近性和邻域性临近性和邻域性这是两个概念,临近性就是说看它和目标细胞类型到底有多远,最近的有多远。而neighborhoodhood的临近性的话,呃,邻域性的话,就是说看来淋淋域里面目标行为的含量高低。哎,研究这个细胞的固定位。比如说句式这个淋域性对于一个目标细胞的,诶是一加除以一加D就是最近的,比如说是0.5,诶加起来就是。2/13。
43:02
嗯,然后呢,这个军事性啊。Taking the distance,就是说这个临域临近性,就是说计算最近的目标细胞类型和最近的目标,最近的这个巨噬细胞和呃,肿瘤细胞的一个距离,哎,定义是这样的。而这个淋浴呢,淋浴主要是定义一个电和周围,当然它的一个直径是100公里,我们可以适当放大一点,放大到200公里啊,我们是时长数据放大到200公里。然后呢,对于一个给定的样本,然后对它进行隐喻性的一个衡量。啊,对于这个肿瘤和T细胞呢,这个中位值呢,中位。是阳性的,包是邻居方尿,代表了这个炎症反应是积极的,对这个也就是说从淋浴和邻近的一个两个角度来看,如果都含有。呃,如果,呃,如果都含有这个D细胞和巨噬细胞的话,说明他对这个肿瘤细胞有积极的一个发密作用。
44:04
这个6C6D,我们来看一下啊这个题了。啊,当然这个地方已经。已经超出了他的这个解读范围。不过从这个figure。嗯,Figure大家可以看一下它这个具体这个解释就是衡量两种细胞类型的分布,有这个啊,对于每个恶性细胞计算了每个细胞类型两个分数,呃,代表这个微环境定义这个neighbor呢。就是说领域分数,呃,是这个周围的一个分数的一个比例,周围一个比例,呃,这个分数呢,直接的衡量细胞类型的个比例组成,占临近的时候,大家可以看一下它那个柱释啊,临近那个胞,这个邻域分数呢,就是目标细胞类型和特定的细胞类型最近的一个距离来计算这个距离。哎,产生这个模块分数和细胞类型内部的一个图谱的。
45:00
哎,就可以计算这个肿瘤微环境的固定位的一个关系啊,这就是非这种图的一个解释性,这个大家要注意啊,我今天也写了一篇推文啊,发出来了。有时候这种毒啊。基本上就是来找这个目标点,它周围特定细胞类型之间的一个风度和风度的一个关系,但是那个最近距离的那个临近邻域,临近性。啊,这个大家可以了解一下即可,用的不多,但是这个淋浴性一般是要很多的,就是这个。目标点周围六个点,某种细胞类型的一个浓度关系啊。我们来继续绘制一下,继续绘制一下啊。这种图呢,首先要找两种细胞类型。我们最好定义好,最好定义好,最好定义好,大家之前在做单细胞空间联合的时候,单细胞最好定义好,像这个他就找的是,像这个文章他就找的是。诶,怎么关了。
46:09
像这个文章呢,他就找的是恶性细胞和TD的一个关系啊,那我们的时候也要依据一定的生物学意义。也要依据一定的生物学意义进行一个查找,比如说我们研究肿瘤也要找这个目标的一个目标,肿瘤到的位点,它周围的TT细胞含量和B细胞含量的一样,这样一个关系。我们来看一下这里面作为事例啊,作为事例,我随便找了两种细胞,一个就是拉斯的二。大家可以看一下拉二这个分布大概是这样,还有一个就是拉四。哎,它的分布也主要存在一种区域,我假设啊假设。假设这个CLASS2是肿瘤细胞。Class的四是这个巨噬细胞class斯的四的作用就是促进这个CLASS2的一个转移的,我想看哪个地方的转移性强,哪个地方的转移性弱,也就是我想要计算以CLASS2为基础,我想知道CLASS2每个点周围class的四的含量,这个含量越高,说明这个位点转移性的。
47:19
转移性的这个嗯,转移性越强,或者或者入侵性越强,这个如果说含量越低,卡拉斯的四含量越低,那说明这个位点就是一个固有位,没什么转移性,哎,我们依据这个原理来计算一下。还是这样一个例子啊,还是这样一个例子,我们继续往下,首先呢,我们要找到。呃,这个首先我们要找到刚才CLASS2和class的四的一个目标位点,首先我们来找class的四,它的含量呢,和之前的定义的含量也是一样的,我们以大于0.2为目标点。
48:00
然后呢,进行一个等级的一个划分。啊,当然这个是示例中的例子,是CLASS4计算,CLASS4中,嗯,CLASS2的一个多为呃,微环境中CLASS21个这个含量的一个风度的问题,刚才讲的一个相反呢,不过是一样的,大家在分析的时候一定要注意这个方向性,我是找,比如说我要找。特定的细胞类型,比如说我要找这个恶性细胞,周围环境中细胞类型A的一个含量的高低,这个时候我们的这个第一步是要找这个目标细胞类型目标点,像这个目标点就是拉四。而CLASS2就是我们的目标细胞类型。哎,这个方向性不要搞反了啊,不要搞反了。我们以他的思维基础啊,拉斯的思维基础啊,算了,我们还是以拉斯的二为基础吧,啊,拉斯二多一点看一下。啊,算了,卡拉斯的事吧,就是这样,就这样好吧,嗯,卡拉斯的四为目标点,哎,就说。
49:08
首先呢,计算一个空的矩阵,就是degree矩阵,这个就是用来计算。PLUS4。点它周围class的二的含量啊。嗯,目前还是空的啊,我们计算一个空的矩阵就是为了啊这个这个名字已经写的很清楚了,就是它CLASS2淋域的一个含量。看一下啊,看一下第二步呢,就是找二的一个位置。82的一个规定。82的一个位置,然后这个时候呢,我们需要利用一下上面的一个信息。就是这个信息。这个信息呢,找到的就是我们目标位点,它临近的点,诶临近的点,所以说呢,这个地方呢,如果我们想计算诶的特定位点周围plus的二维含量,我们就需要确定拉的四的位点的八库,周围六个点的八库是什么。
50:07
哎,就是它淋浴的一个含量,然后把它淋浴的含量,包括自身这个点进行一个加和,哎,就可以确定为这个点,它含有特定细胞类型的一个含量,我们来看一下。啊,这些点呢,就是拉斯的四的比他周围的环中拉斯二的个含量可计算出来啊三啊等。这些值呢,当然可以直接画,但是通常我们要进行均匀化。啊进行均匀化,均匀化呢,我们一般把它均匀化到零到一。均匀化到零到一啊,零到一。就是说它除以最大的点就可以了啊,进化到零到一,然后进行一个合并,合并之后呢,其实就是说一方面要拿到这个。嗯。
51:01
一方面要拿到这个八库的一个坐标信息,其实这里面主要是来提取它这个坐标信息,用来匹配那个he染片那个图片,另一方面呢,拿到它一个含量信息,就是名誉中特定细胞类型的含量高低的一个信息啊。这里面有进行均匀化的和没进行均匀化的,大家可以看看它的一个区别啊。接下来就是绘图了。我们来看拉的四。作为CLASS2含量的一个风度图啊。我们来看一下这个效果啊。嗯。大家可以看一下啊。刚才克拉斯的四的分布,大家可以看见拉斯的四的分布是这样啊,拉斯的斯的分布是这样,这个地方很强,分度很高,其他地方稍微弱一点,克拉斯二基本上在肿瘤分布,哎,是非常多的,但是经过邻域计算之后,大家可以发现拉斯二,拉斯四作为拉斯二分布主要在这。
52:18
风度最高的在这,风度最高是在这儿。但是淋浴拉斯二风度最高的,其实在同的区域,说明这个地方的清洗性更强一点啊,它的颜色更深一点,更强一点,哎,这个地方虽然风度很高,但是本身呢,清洗性可能没有那么强。通过这种计算呢,就是来计算某个点,它周围环境中能支持它的细胞类型,你看风度有高,风度有多高,度越高说明越支持它的一个清洗,当然这里面我是假设它是一个。呃,肿瘤细胞和巨噬的一个关系,如果说这个拉斯二是T细胞,T细胞这个在这个地方含量很高,诶,那就说明。这个地方扎灭作用更强,哎,对肿瘤的侧面作用更强啊,大家要根具体情况具体分析啊,具体情况具体分析啊,我们的这个点的一个内容呢。
53:09
华人。啊,我们如果用这种,哎,不是均匀化的,画一画看看啊,如果没有今年均匀化,我们来看一下。没有经过军医化。S啊,我们来看一下它的一个效果啊。啊,这时候由于点的比例尺变大啊,点的比例尺变大了,其实整体的一个趋势是一样的,所以说还是要进行均匀化处理啊。
54:03
进行一个精细化处理呢。找门干不来。脚改,这脚本会发给大家,大家在结合自己的实际情况进行修改就可以了,这里面脚本有些注意的地方,我给大家说一下啊,梳理一下,这里面呢,我不是那种封装的胶本,而是直接写好的胶本,这些读取的数据啊,大家把它的数据替换成自己的数据就可以,这个地方呢,可以读取外部的一个单细胞空间联合的一个结果啊。需要改的地方并不多啊,都已经写好了,但是他这个脚本我只是给大家写好了,大家要学习,学一学这个脚本的写法,包括它每行代码所起的作用,其中自己的一个代码实力啊,因为我不能帮大家解决所有的问题,我只能给大家指一条路,这个路该这样走,其中肯定会遇到困难,需要大家自己的能解决一些问题啊。
55:01
啊,就是一行代码解决所有问题,这是不可能的,大家实际具体问题要具体分析,这也是为什么要相互学习,需要呃呃,像学习班学习这样的一个原因啊。然后这个地方呢,目标细胞类型的一个就是,嗯,这叫这个。呃,异形细胞网络的这个细胞类型啊,大家要指定能自己感兴趣,我这里只只是示例啊,示例还CLASS8CLASS0,作为两个示例给大家感示一下,大家的目标细胞类型要进行自我的一个设定啊,画图呢都是这样画图,包括这个label要改成大家自己感兴趣啊这行目标的。包括这个淋浴设计也是一样的啊,也是一样的,大家要学会修改这个代码啊。然后这个代码我会待会儿发给大家,我待会发给大家,然后今天的课呢,我们就讲到这里吧。然后基本上空间上所常见的这些图呢,都已经给大家讲完了,就是说和空间直接相关的这些图谱呢,都已经画完了。
56:04
几满足,几乎满足大家所有的分析,呃,图片方向的需求了。大家在绘图的时候呢,要稍微用点心啊,用点心,因为图片是我们的一个门面。图片是我的,我们的一个门面,我们这个要会好看的图,并且把它顶出来放到我们的文章里,很多软件自带的图都都不太行,都不太行,所以这方面啊,其实绘图是一个就是一个细节问题。用点心就能会的很好啊,这个细节问题啊,当然这些细节好好处理啊,因为它是门面,给人直观的感觉,如果很好的话,大对大家文章的一个提升度也非常高。行,我们的课就上到这里吧。
我来说两句