2024第13课：空间网络原创

好了啊，时间到了，我们来上我们的第13课，关于空间网络的一个内容啊。其实关于网络的内容啊，大家应该接触的算是比较多的，无论是单细胞哎，还是说APEC数据啊，都有各种各样的网络，大家有的时候啊，拿到那个单细胞标准版的那个报告。呃，做go负极或者k egg负极的时候啊，就会给大家一个网络对吧，甚至大家在做这个SC太自带的那个。轨迹，哎，Paga的时候，它也会形成那样一种比较复杂的网络，以此来象征细胞与细胞之间的一个相似度的一个问题。呃，那么网络呢？在空间结构上就更加的重要了啊。啊，如果大家接触过其他的空间方向，哎，比如说空间地理。哎，比如说空间的一个森林空间学，哎，反正就是各种各样的一个空间结构的问题，嗯，之前呢，我认识一个研究空间地理哎的一个人，嗯，他专门研究空间地理的啊，研究空间地理是干嘛呢？

就是哎，对空间的地质结构，呃，进行一个三体，呃，三维的一个演示。以此来判断哪个地方可能很有矿。哎，哪个地方可能有什么，哎呀，反正这个很，呃，比咱这个要更专业啊，相当专业啊。然后他在构建3呃这个空间网络的时候呢，就会从空间网络提取出有效信息，拿到他想要的结果。那么对于我们空间转录组来源呢，也是一样的，当我们拿到细胞，无论是配受体的空间位置，还是这个细胞类型的一个空间位置，哎，拿到这些空间位置之后呢，它必然会形成一个网络的一个模式。而且这个网络模式啊，在我们生物体内，哎，可以说无处不在。无论之前讲到的任何一个内容，比如说配受体，比如说转录因子啊等等等等，大家可以会发现，嗯，可以发现啊，往往是多对1或者多对多的一个状态。

啊，没有一对一啊，从来没有说一对一这种直线的一个串联模式，在我们生物体内是没有的啊，我们生物体内更多的是一个。还有多对多，哎，多对多的一个现象，就像我们的这个。呃，生态系统一样，哎，是一个网络状的模式。某一个物种丢失或者某一个物种的加入，并不会影响这个网络的稳定性，哎，我们的体内也差不多是一样的啊。然后呢，这个图就是大家，哎，这之前一直分享过的，嗯，对于我们这个三阴性啊，这个乳腺癌，乳腺癌啊，有各种各样的分型，包括三阴性哎，Err阳性，PR阳性等等等等，那么在这个医学上是如何界定这个。它们之间的一个区别呢？首先呢，就是看这个，呃，影像助学。看影像组学呢？首先会看这些基因是否表达，第二个看什么？就是看这些细胞类型、组成以及相对的一个空间分布结构。

大家可以简单的看一下这种，哎卡通示意图，大家可以看一下。对于不同的一个哎亚型就是乳腺癌的亚型，大家可以明显感觉到它的细胞类型分布啊。存在着，哎很明显的不同，哎，比如说这种的，哎这种细胞呢，哎，它就在外围，它进不来，这是一二阳性的。而对这种三阴性的呢，啊，Triple negative breast cancer, 哎，他这种三阴性的呢。哎，这种的结构呢，就开始有一些明显的混乱了，比如说这个地方就开始。红色的细胞，哎，这种橙色的细胞呢，就开始哎分哎分层等等等等啊，结构开始混乱。哎，等等。来到这个阶段，嗯，MBC这种阶段，哎，外围的细胞都进来了，哎，内内层的细胞反倒出去了。哎，对于这个医，这个医学生而言，包括我们在做这个空间转录组研究的时候啊，哎，经常会遇到这种现状啊，这种现就是细胞的网络啊。

首先是本身自己细胞的一个网络。啊，自己细胞的网络，它在发生改变。比如说我们如果以某一个细胞为基准，比如说这个细胞为基准，只研究它本身的自己的网络，会发现，哎，这种的主要是外圈是吧，圈了一圈。而这种的网络呢，他就会发现哎。它就会相对混乱一点，埃的就没有像这种外圈一圈这么致密，哎，表现这么良好了，等到再往内它细胞这一细胞的一个网络，那就更加混乱了啊，更加混乱。哎，这就是在从这个细胞排布的情况来看我们的疾病发生啊，这是非常重要的一个方向，如果大家将来有可能啊，有可能从事这个影像主学的研究。哎，影像组学的研究，这个影像主学非常的重要啊，比甚至。它虽然说是生性分析方向的一个重要分支，但是它的重要性比整个生性系统并不差啊，并不差。包括我们常见的那个染色体CNV的拷贝数变异。

哎，通过片子一般都能看出来啊，一般都能看出来这些细胞类型啊，等等等等片子都可以看出。哎，从而预测我们的这个疾病到底发生在哪个阶段，或者说诊断出我们是哪个肿瘤，哎呀，甚至是肿瘤牙型。配受体就不多言了啊，配受体的一个哎信号前面提到了，配受体往往是多对多或者多对一，从来没有一对一，这种情况，就是说多个信号在发生，在发挥同样的一个生物学功能。哎，这样的话，在我们的这个多个配受体介导的细胞通讯事件啊，会形成这个复杂的细胞间信号网络。之前在讲这个ni net的时候，也给大家提到过，配受体是一个网络，哎，受体和靶基因也是一个网络，配体和靶基因更加那就更加是一个复杂的网络了，它的一个流线式啊，就是往下传导的时候，从来不是直线式的，哎，一二三这样的，而是一哎分了两个分叉或者三个分叉这样的一个传导。

这样的话形成一个复杂的信号网络啊。这种信号网络对于我们空间来讲也是非常重要的啊，前面讲空间信号流的时候，也是把所有的信号，就是一个通路的信号，把它加起来。就是从更高的一个维度来看它的信号流向。哎，形成一个信号流向的问题，如果我们把这个信号哎拆分出来，哎，形成各个配受体，它又会形成一个复杂的流向的一个网络问题啊。这就是一个网络的一个示意图啊。哎，大家可以看一看，基本上在影影响这个，哎受体细胞它在呃基因表达这个层面啊，从来不是一个细胞单独流向啊，留了一留了二，不是这样的，而是说一个细胞表达了配体，一表达了配体，二反正各种各样的配体，哎表达多种配体。从而影响靶基因的一个基因表达，当然了，有的基因只表达一个配受体，有的有的细胞只表达一个配受体，哎，有的细胞表达两个配受体，哎，有的细胞呢，表达3个或者多个，这样的话，在复杂的一个结构微环境的影响下。

导致了它本身细胞，哎，产生了一个基因表达上一个明显的变化。啊，右边这张示意图呢，也是一个简单的单向流啊，单向流其实在我们生物体内哎，也很少见很少见，更多的是我们的多向流。多向流就是会涉及到这个网络的问题，它和单细胞不同，单细胞的那个因为它没有空间结构，我们并不知道它的流向，就是空间的流向。我们只知道T细胞影响了A哪个细胞，但是T细胞在哪儿，哎这个信号如何朝哪个方向流动，影响了这个细胞，哎，我们并不知道，只有借助空间的力量才会形成这样一个哎流向的一个网络，哎，告诉我们，哎，这个地方，哎是从哪儿到哪儿是吧？然后就是细胞网络，哎，细胞网络和通讯网络呢，其实都是一样的，哎，无论拿到我们拿到这个，哎，所谓的这个。

哎，细胞网络，呃，细胞这个8扣的矩阵，当然这个配素体，它已经拿到了这个配素体8扣的矩阵了。哎，同时要结合他这个。空间坐标对吧，空间坐标的内容，然后再判断距离，距离项进行一定的一个哎控制。前面提到过啊，配受体只能在一定距离内起作用啊，然后呢，就会形成这样一个。哎，通讯复杂的一个网络，网状结构。形成这样一种网络啊，形成这样一种网络。填到这一种网络之后呢，下游该干嘛。哎，分析这个网络的结构，包括这个信号的流向，当然这个通讯的网络啊，并还不是我们想要的那个重点信息，哎，更多的是细胞的网络是我们关注的重点。这个网络呀，从哎，他分析完之后啊，会有一个那个。就是有的区域啊。通讯特别强啊，有的区域好像没什么通讯，这样的话在通讯的过程中啊，有些点它可能。

是一个中枢神经，呃，类似于中枢系统一样的这个位点，哎，这个位点呢，就是我们后续课程所要讲到的hot spot.哎，它类似于这个中枢的一个传递系统的这样一个位置。哎，包括下面也是一样的，哎，3个，比如说这3个细胞同时传递给这个细胞，这个细胞如果还往下流的话，那这个位置。就是一个hot sport啊，等到我们讲hotport的时候再详细的说它啊。嗯，然后呢，这就是哎配配收定网络，哎，配受体形成的这样一个复杂的网络了啊。哎，这个网络看起来是不是比较乱，哎，乱中我们要学会提取有效信息啊，首先呢，前面配售你分析完之后，哎，包括这个哎分级网络hot的sport分析完之后呢，哎，就会在我们的空间图上展示出它的一个。哎，配书题网络的一个内容啊，当然这个网络还是比较乱的，因为取采取的是它那个时辰观望的视例数据。

啊，如果大家用自己的数据的话，它那个网络会相对的好看的多啊，好看得多。这是配受体网络，当然配受体网络不是我们关注的一个重点啊，我们现在主要关注这个空间的细胞网。细胞网络呢，大家都哎。哎，之前讲这个空间结构空间这个信息的时候，应该都能看出来，我们的空间注释啊，必须要把它注释到这个细胞级，嗯，因为细胞啊是我们分析的最小单元啊，我们分析的最小的个体就是细胞啊，至于什么平台的亚细胞级，那都分析不了，必须把它合并成接近单细胞级或者多细胞级。才能往下走，单细胞那个亚细胞机是无法进行一个有效分析的。因为承载我们生物功能的就是一单个细胞。哎，等我们把这个空间的细胞类型进行一个。还进行了一个详细的一个。哎，详细的一个注释之后啊，包括无论是节俭局还是就是拿到了这个单细胞级的空间数据。

通过这样空间的一个简单的一个分析，就是它的空间排布分析，就会拿到这个空间，Hops就是空间的一个，哎，它的结构网络。哎，这种结构网络带来的是什么？就是对于我们空间的一个无论如果是研究单一细胞类型。哎，单一细胞类型它的一个网络就是哎同性细胞网络，在比较同心哎多个样本的同性细胞网络的时候，我们就可以看到哎一种细胞类型它的空间分布，哎空间网络分布。哎，是更致密了还是更分散了？哎这种外界对他的影响是什么？或者说用两种细胞网络，哎手拉手这种细胞网络，哎他们是呃拉的更多了，哎手拉呃拉手拉手的更多了，哎还是把它鼻子分开了等等啊，这和前面的共定位要把它串联起来啊。哎，下面这张图呢，就是简单的一个示意图了啊，也是我们简单的一个网络分析啊，不过这些都停留在示意图的一个阶段，我们真正的分析啊，不能哎出现不了这样的一个这种题吧，一般都是AI绘制的。

我们真正的绘图啊，还是要绘制成，哎，我展示的这个图，哎，就是这样的一个网络，这个网络包括基因网络，也包括细呃细胞网络啊，空间距离的细胞网络，还有其他的一些网络，包括一些考虑距离的网络等等啊。转录因子的网络呢，这个大家应该在单细胞应该见过了啊，这也是大家的基本功啊，大家在单细胞的时候，无论是基负极还是什么负极的网络，转录因子的网络。还有那个什么通讯的网络，这是单细胞的基本功，必须要会啊，必须要会，第二个就是空间细胞网络，这就是今天我们要复现的地方。哎，我们想知道这个细胞类型在空间上是，哎，整体的一个分布网络是什么。哪几个网络形成了一个单独的整体，而哪几个细胞类型呢，处在这个网络之外？哎，等等等等啊，这是我们空间网络。空间网络啊，说白了就是要大家把前面的分析结果。哎，空间排布这些信息啊，哎要展示出来，哎要展示出来。

嗯，不能啊，会分析也要会展示分析啊，啊把这个空间的细胞网络呀。哎，给大家给展示出来，告诉他，哎，我这个正常的是这样一种网络分布，哎，另外的是另外一种网络分布等等等等啊。最右面这张图呢，其实是在去年讲这个固定位的时候，呃，领域分析的时候。绘制的这个网络。R版本的这个mi tyr, 哎，这个软件，呃，已经前面讲Python版本的时候已经讲过了，R版本呢，有这样一个小功能。他也会，哎分析这个网络的问题，就是说哪种细胞类型，它在网络上形成了一个单独的单元，哎，哪种是彼此不同的单元，也会进行一个网络分析，结合细胞类型和它的空间位置，哎，形成这样一种网络判断。啊，大家有空可以回去搜一搜，哎呀，我忘了是第几节课了啊。哎，这是空间网络。

接下来呢，让我们来感受一下这个空间网络在文章中，哎，它的一个用法啊，它的一个用法看啊。一个点和周围的点，呃，当然这个细胞类型排布都是一些。哎呀，不太那种规整的啊，细胞不会规整的排污的，那我们在研究细胞网络的时候，就会形成这样一个，哎。像右边的这种示意图啊，大家可以看一下。如果我们研究一种细胞类型的网络，诶，大家可以看看这个网络分布的特点。哎，网络分布的特点。哎，这个叫同型细胞网络啊，这个叫同型细胞网络，这个degree是什么意思呢。啊，就是说一个点。比如说这个点是吧，周围，哎，反正周围的6个点吧，如果都含有相同的细胞类型。诶，这个点的degree就是6。啊，因为6周围6个点都有这种细胞类型嘛。哎，如果5个有就是5，哎，4个有就是4，如果都没有就是0。

哎，形成了这样一种，哎。一种细胞类型的一个空间网络。哎，这个网络是来干嘛的？形容单一细胞类型，它在空间上分布的一个聚合程度。啊，从一个单细胞的，就是单个单个细胞类型的角度来判断，哎，它的一个分布特点。那么异形呢？如果我们想研究两种呢，就是异形细胞网络，哎，这种网络呢，主要是关联在它们是不是存在手拉手的状态，手拉手的状态。呃，如果相互靠近，存在手拉手的状态，我们可以认为是有效的一些细胞网络。啊，如果离得远就算了啊，就不考虑它了，这样的话，在判断不同条件之间。哎，手拉手的一个数量，哎，也会进一步判断出它的一个异形细胞网络的一个密集程度。哎，大家感受一下这种分析的特点啊，分析的特点。

哎，这个是在去年的时候，哎，去年上课的时候。给大家演示的哎，用代码复现的一个空间网络的问题，当然我随机选了一个数据啊，当然不是那么的经典啊，但是也足够说明问题了。像这种啊，是去年空转的第16课啊，Cell degree的时候，讲这个同型细胞网络的时候的分布特点。啊，当然比较散在分布啊，选的不是那么经典，哎，分析出来大概就是这个样子，如果大家呃拿真实的数据的话，应该分析出来是这个样。哎呀，做这个项目课题的时候啊，哎，往往分析出来都是这个样子，哎，连手联手的比较多啊，散站分布的一般是什么？一般免疫的比较散在分布啊，像这种组织细胞，它分成结构比较明，结构比较明显的这种分层结构。哎，一般手拉手居多。右边这张图呢，就是这个异形细胞网，呃，异形细胞网络主要是关注它临异的手拉手状态。对吧，哪个到底手拉手，大家可以看到这种异形细胞网络，从这个样本中可以看出来什么。

哎，这两种细胞类型手拉手一般都存在这个正常区域，疾病区域不让他手拉手啊，不让他手拉手啊，这是一种很明显的一个生物学现象啊。哎，很明显的生物学现象。这个呢研大家在研究这个呃，空间的一个时候啊，是非常重要的一个内容，包括前面提到的定位，固定位，大家不要只画一张热图就完事儿了，如果这个公定位啊，两种细胞类型你非常感兴趣。哎，也要绘制像右边这张图的一个手拉手的异形细胞网络。明白吗？不仅要知道它的供定位，呃，有强流域的供定位，哎，也要能判断出来它的固定位的一个位置状态，哎，把它绘制出来，形成这样一个，哎，异型细胞网络的一个问题啊。这是一个网络。哎，接下来就是简单的一个内容了啊，像这种网络分析啊，都是一个，现在都是一个标配了。

前面分享的时候啊，分析这个同性细胞网络和异形细胞网络的时候啊。还有非常复杂的一些分析内容啊，写了很长的一个脚本，从从源头开始写脚本，这个是这个。这种方式啊，类似于大家封装函数写源码啊，去年讲的时候还是比较复杂的。哎，今年的时候呢，那个。可能这些软件也都考虑到大家的一个痛点了。EPY.嗯。Sqid py和史是同一个作者啊，他们是一样的啊。他们在分析的时候呢，就专门针对空间呢，开发了各种各样的一个新的分析方法啊，其中有些方法呢，还是比较经典的啊，各种各样的空间平台它都有，哎，有列举该怎么用。

其中呢，关于空间这个网络的问题。哎，它提供了一个非常简便的函数啊，就在这儿啊，大家回头可以看一看，当我们拿到空间样本对吧，这个样本要注释好啊，注释好之后呢，无论是注释cluster，哎，还是注释这个基因，还是对这个基因，它在绘制的时候呢，就会绘制成这种，哎，刚才提到的那种网络障模式。哎，网络账务模式，哎，这个大家要会用啊，会用，所以整体的网络呢，要有一个判断，哎，现在一个函数就可以搞定了，去年还是需要很多代码的啊。需要从源头上开始写的，哎写的比较复杂，因为它这个网络绘制的就相当于，哎，相当好多了啊，好多了，当然他采取了一个比比较经典的例子来绘制，哎，绘制成这个样子。啊，像这种网络啊。大家要会用啊，会用啊，这个地方大家可以多看看，这个软件呢，现在已经成为空间分析的一个标配了啊。还有很多的一个空间分析内容。

哎，反正各种各样的空间数据都有，包括这种流失的self face的s slide呀，Wisdom的呀，荧光的office的，哎，Set off的哎，Me这种离叫什么，哎，离子电子数那种的啊，还有南string的各种各样的都有这个在。哎，空间分析上占据了很重要的一部分啊。大家回头可以把它研究一下。哎，这个就是我们前面提到的关于空间细胞网络的一个复制啊，去年绘制，你看绘制成这个样子。啊，当然颜色大家可以自己调节啊。嗯，今年呢，它哎更新了这样一个绘图方式啊，不过大家要会用啊，会用把它绘制出来，绘制成这样一个模式啊，就能知道这个某个基因它的空间聚集性是怎么样，或者说某个细胞类型，哎，它的空间聚集性是如何的如何如何，哎，或者说两种细胞类型，它的空间聚集性如何如何啊。

左边这张图呢，就是我们今天要绘制的一个非常重要的一个图啊，非常重要的一个图，哎，大家可以看到我们从这个，如果说我们把细胞类型整体搬到这个空间网络上画画出来的图啊，大概都是这个。哎，哪个平台都一样，画出来都是这么乱，哎，当然它这个微M的相对规整一点，不过如果我们把它哎稍微扩大一点，哎，扩大比如说。哎，比如说他这个就跟刚才一样，哎这种的。哎，我们需要把某某个点标注成它的等级有多高。像那种标记好等级之后啊。哎，绘制出来又是这样比较乱的一个状态啊，因为有的等级高，有的等级低，哎，不同细胞类型，它的等级也会有一个明显的缺点。啊，这里面多讲一个内容，就是关于这个。啊，这个等级啊，在这里面绘制的时候是一个点，哎，周围是不是含有相同细胞类型，对吧，如果相同细胞周围的6个含有相同细胞类型，哎，它的degree就是6。

啊，如果还有不，如果还有5个就是5啊，这个大家要变通一点啊，变通一点，比如说这个点。我想看看这个点和其他细胞类型的一个关系，比如说。A细胞类型周围的6个点是否含有B细胞类型啊，如果有6个点都含有B，哎，我可以把它定义瑞，也可以定义为6，这个时候绘制的网络就是这个。密度网络，哎，空间密度网络这个在后续的课程我们会讲到啊，今天我们呃，大家先哎掌握这个同行和异行就可以了。啊，不过这个绘图啊，就是我们今天的重点绘图了啊，我们拿到这个网络之后啊，从复杂的网络信息中要提取出。哎，哪些细胞类型形，哎，形成了一个单独的一个模块啊，哪些细胞类型应该在模块之外，甚至哎没有形成模块，就是散在分布的，要把它分析出来啊，像这种的要拿到。哎，这种的要拿到啊，无论哪个平台都要拿到啊，无论是VI还是Z，还是什么HD还是什么codes等等等等，这种网络的绘制是大家所必须要做的啊，必须要做的。

还有人在分析的时候啊。还有人在分析的时候干嘛呢，会把这个网络的问题啊。哎，结合到其他的地方，比如说结合到这个转录因子，哎会把这个网络和转录因子结合在一起，像这种调节，哎大的模块调节是不是存在网络因子的一个作用，哎也是非常有研究价值啊。这里面呢，哎哎，再强调一点，就是说什么呢？我们无无论分析哪个方向的内容啊，无论分析哪个方向的内容，其实是，哎，前面已经说过很多次了，其实是更高级一点的差异分析啊，只不过这个差异分析啊，不是基因表达高了，是基因表达多了，而是从空间的一个角度来分析这种细胞排布的一个差异。空间网络的一个差异啊，这个网络到底是什么差异，哎，它到底是本来你看这个它就形成了一个单独的模块，而这种条件呢，就没有一个很好的一个模块，对吧。

像这种模块又会发生改变，对不对，不同样本之间模块的改变，就是我们对不同情况条件下，哎，细胞分布一个认知状态的一个很好的一个内容啊。哎，这个就是我们简单的示意图了，大家可以看一下。正常来讲是这样一种分布，对吧，但是这种分布太杂乱无章了，我们并不知道它的一个内容是什么。他到底在干什么？对不对，这个时候我们要从这个复杂的网络中提取到我们的有效信息，哎，就是说哪种细胞类型它存在强有力的，哎，哪种细胞至少要知道哪种细胞类型离得近。哎，它的一个网络是什么？哎，离得远的网络是什么？至少要拿到右边这个结果啊。哎，这个图呢，大家也可以看一看啊，在文章中用的也比较多啊。哎，这个网络对吧。

这种微ISM姆的网络啊，微姆网络比较规整啊，比较规整啊，分析出来的时候呢，就会达到这种像棋盘式的这种结构，只不过我们一般不分析多种细胞网络，一般也就1~2种啊，分析的不是很多，呃，没有很多，一旦上到3种以上就会绘制这种网络。哎，这种大大规模的网络，哎，不会像这个前面这样绘制一种细胞类型，两种细胞类型这种网络啊。哎，右边这张图呢，就是它的一个简单的示意图了，哎，拿到这个网络之后呢，我们也要知道网络，网络之间的一个细胞分布状态，哎，形成这样一个空间分布网络。哎呀，这种网络呢，大家可以简单看看，哎，不同区域它的网络还不一样，对吧，取不同的区域，哎，网络存在明显的一个差异啊。这是网络的一个问题。好了。网络呢，其实更多的是需要大家。感受和体会啊，感受和体会。

网络和通讯有啥区别？通讯是什么？通讯也是网络呀，对于我们生物铁来讲，通讯也是网络啊，是多对多的一个状态。靶基因和配受体啥区别？这这是这是前面课程的内容啊，我们就不多说了啊，受体不是。呃，配体不是受体的靶基因吗？啊，不是啊，不是。为什么叫异形细胞网络？异形细胞网络就是两种细胞类型或者多种细胞类型，它才会产生的这样一种网络关系啊。产生的这样一种网络关系。同形呢，就是同一细胞类型。网络选一个具体说说。不就是这个吗？不就是这个吗？刚才不都解释了吗？同型细胞网络，哎，它是干嘛的啊？哎，体现同一种细胞类型，它在空间上的一个聚集程度的，在不同的细胞类型之间呢，它会有一个明显的一个分布的变化啊，这是同性细胞网络。

异形细胞网络是手拉手的一个状态，哎，两种细胞类型，手拉手的一个状态，当在不同条件下，手拉手的状态也会发生改变。改变之后呢？哎，看看他手拉手是更致密了还是更松散。包括我们绘制的这个时候也要体现出手拉手的状态，它主要存在在哪个区域？哎，是正常区疾病区等等等等啊，包括这个网络也是一样的啊，我们在绘制这种多细胞网络的时候，复杂的网络的时候啊。哎，就会存在这样一个我们要多条多样本比较的一个状态，哎，比如说这四种样本，哎，它的样本，它的一个网络绘制的时候，会明显存在不同的网络的，哎，我们可以称之为网络模块。哎，网络模块的不同呢？对这个样本条件啊，是样本条件带来的呢，还是说样本本身具有的，如果说我们第一个样本是正常的样本，存在这种网络分布状态，哎，那么在疾病状态下呈现出不同的网络分布状态，哎，是什么导致的？这个需要下游的研究啊，但是网络会告诉我们，哎，它发生了这样一种网络排布的变化。

这个大家要在自己的项目中一定要哎。运用起来哎，运用起来哎，网络它毕竟是衡量的细胞类型之间，它们之间的一个关系，强弱的一个内容啊，也包括嗯，大家用各种各样的空间平台，无论是哪种空间平台都是一样的，哎，无论是kex，无论是V，无论是这个。什么HD啊，等等等等都是一样的啊。嗯，但是这个网络大家可以明显感受到，我们在分析的时候啊，一一般都是这个一般都是什么。还是以细胞为呃，最小单位分，最小的分析单位都是细胞啊，亚细胞是分析不到的，如果大家做HD或者像华大那种平台，一定要是要肯定是要合并。合并成一个所谓的叫super sport的一个状态，这样的话才能分析，哎，我们的网络问题，我们的什么问题啊。

First second什么？Second是什么？啊，如果是这个图的first second, 它second其实是把它归这个浓缩了啊，像那种无效的它浓缩掉。哎，成为所谓的second library啊，把它浓缩掉了。当然了，First second在华大的一个空间注释上有这个说法。而first呢，就是主要的细胞类型，Second就是次要的细胞类型，这种在高精度平台之前讲过啊，用RCTD，在几卷机s slide或者华纳平台的时候。它最多是有双细胞模式，哎，这个时候呢，有first，有second，这个时候的细胞网络也是非常重要的啊。

好了，我们的细胞网络大概大家哎知道，了解到这个程度就可以了，但是很多时候这个网络还是要结合生物学意义的一个存在啊，结合生物学意义。这个时候呢，就会有一些，哎，大家要根据自己的项目需求，自己的课题设计来判断这个网络对于我们的意义了啊，现在这个网络呀，已经成为发文章的一个几乎是标配了啊，几乎是标配了，无论是哪种空间文章，它都会分析这个。细胞空间排布的一个问题，还有这个黑受体排布的一个问题，不可避免的就会绘制出类似于这样的这种网络啊，这种网络不可避免的就要绘制这种网络问题啊，像这个呢，是去年R版本的，大家回头看一看就可以了啊，我们今我们今天的任务不是他啊。好了，我们休息5分钟吧，今天的课程其实主要是来绘制网络的问题啊，休息5分钟，我们休息会儿来看看代码啊。

关于这个first second的一个那个啊，其实人家官网都有说明啊，我们不多，官网的说明我们不多。我们来看一下吧啊。啊，这些官网的说明很多时候我们就大家看一看就可以了，我们不多不多不去多介绍它啊。他现在拿到first是吧。First second, 他干嘛了？他其实是。他在前面处理的时候呢，是对这个F进行浓缩了啊，缩了一半。

所以才会有大家想看到这个效果。明白了吧？哎，这个大家要会看啊，这个官方示例啊，大家要会看啊会看。哎，刚才提到的这个软件，哎，刚才提到的这个啊，这是空间的必修课啊。这是空间的必修课啊。大家一定要会啊，一定要会。啊，这里面啊。哎，这里面再给大家，哎说一点就是通型细胞网络，哎，异型细胞网络。呃，多形细胞网络啊，这些网络大家都要会画啊。呃，同学和异型去年画过了，哎，大家回头翻一翻吧，就不多说了，今天主要是画这种，哎，多形。多性细胞网络也是在同行和异行的基础之上，一个发展出来的一个网络。

因为现在大家都越来越清楚的认识到了，哎。认识到了，呃，网络应该是嗯，认识的更多，就是说认识的更全面，当然更好一点啊，更好一点。嗯，为什么要绘制多形细胞网络呢？其实大家也不要想象的把多型细胞网络想象的那么难，它也是这种单就是同型细胞网络和液性细胞网络不曾累加出来的，可以把它简单的理解为是多个异型细胞网络。其实就是研究了这个细胞区域，呃，细胞的类型之间，它的空间，呃，相互之间关系之后啊。相互空间关系之后怎么办，怎么了？哎，把它给结合起来了。两者之间结合，把所有的两二两，呃，就是两者之间的细胞类型，把它结合起来，哎，结合成多个。因为大家在研究这个细胞类型网络的时候啊，就有这个问题，就是说一个一个细胞类型，它和其他所有的细胞类型都会形成2V2的关系，是吧，有的离得近，有的离得远，有的关系好，有的关系差，这样的话，如果以某个细胞类型为核心，哎，去研究其他细胞类型的一个关系。

哎，就会这个时候呢，就会形成这样一种和旋图的网络，比如说研究这个这个细胞类型，它和其他细胞类型的一个关系。哎，有的密切一点，哎，有的就关系差一点，有的甚至没有关系，像这种都没有关系，哎，就会形成这种和弦图，和弦图当然这是以某种细胞类型网络为这个重点，哎，就是以它为基础分析其他的，当然了，如果我们把所有的细胞类型都考虑进来。都考虑到细，哎，把每种细胞类型都考虑它和它其他所有细胞类型的一个关系。哎，就会形成这样一个关系，网状关系啊，这就是空间网络的一个绘制的一个原理啊，绘制的一个原理。当然啦，前面前面大家先要绘制这个，学会这种。呃，单细胞的单细胞这个必须会啊，这个呃，一般在报告里面就会告，就会给大家提供。

呃，无论是公司的报告还是哪个报告吧，都会告诉，就会给大家提供那种空间网络的一个关系，比如说这个什么集负极网络A机器负极网络，转录因子负极网络等等等，呃，转录因子网络等等等等啊，就会形成这样一个复杂的关系啊。这个在各个公司的基础报告里面就有。当然空间网络。哎，属于个性化的一部分啊，一般公司是不给的，哎，包括这个空间，包括的我们这哎，包括这里面提到的同性细胞网络，异性细胞网络，还有这个多型细胞网络等等的，这在空间上啊，被各大公司列为了这个售后分析的一部分啊，是要收费的啊。大家自己做项目啊，当然不会花钱专门画这一张图啊，所以大家要会要会画这种内容啊，包括这种内容，多形细胞膜络这种内容啊，拿到之后呢，就可以分析分析细胞类型之间的一个空间分布特点了。嗯，像微这种空间分布呢。

现在也成基本功了，就像这种一样啊，成了基本功了啊，手拉手，哎，拉的多了还是哎，他们拉手手拉手变多了还是变少了，不同条件下变多变少。以及不同条件下它的一个分布变化，哎，也要结合到前面哎讲到的这个空间区内的一个原因，不同区域内是不是手拉手的一个状态啊，当然这种个性化条件就比较多了啊，大家要根据自己的实际情况把这种个性化分析给他。结合起来，我这里讲到的都是一些，比如说哎，都是一些，哎，单一方向，比如说造汽车，现在给大家讲的都是零件该怎么照。嗯，但是这个零件如何进行组装，组装成一定要合格的车啊，呃，其实这个学问也很大啊，也很大，需要大家根据自己的课题。把它很好的组装组装，哎，这个分析呢，说明这个点，那个分析呢，说明了这个点，哎两者分析能不能结合起来，形成一个很好的分析呢，对不对。这就需要大家一个。不断的经验尝试了啊，不是简单的说2句就可以。

文章需要这玩意儿吗？那肯定需要啊，我这图都是文章来的呀。哪个不是文章来的呀，我这都是文章来的呀，我自己可不会画这单独画这东西啊。同学啊，去年的课我不有言在先啊，不多说了啊。我这边没有通讯细胞网络的，没有签进去啊，大家回头看看啊，都在那个网上发布了啊。好了，我们来看看今天的一这个网络的问题啊。啊，这些图都是网图啊，都是那个文章的图啊，我自己不画啊。我自己专门凭空想象这样一个分析，这是不可能的啊，这个网文章我都放在这儿了啊，都给大家放在这儿了，这种，当然这个文章没有放，这个文章大家回头我搜一搜啊。像这种文章都是都都是文章的图啊，我是不会画这东西啊，我的凭空想象不可能啊。好了，我们来看看我们的代码部分，其实这个代码部分啊，也把它封装好了啊。只不过是拍的满满的。

我们换一个节点吧。省得他崩。我们换一个节点啊。想到他崩了。换一个节点。看到23吧。哎，这些包大家就要会装啊，都装上，哎，这个就是前面提到的绘制网络的问题，哎，行，这里面稍微提一点，就是这个这个软件啊，它有一个。

它自带的一个绘制网络的一个功能，我们看一下这个微任务的。哎，我也怎么。它自带的一个绘制网络的功能，只不过它这个网络绘制的非常差。嗯，教程怎么变成这样了？But the boss.哪儿去了？它自带的一个绘制网络的一个功能啊。删除call。供定位可能性。In matrix matrix受体分析，哎，波兰，呃，空间。那负极。嗯，计算这个。这个。

空间那。哎，还有这种自带的这个网络分析，只不过这网络比较差，比较差，类似于这种网络，它是依据这种网络绘制比较差啊，所以说我们绘制的时候。当然也要绘制的好看一点啊，不能太长啊，不能太长啊。哎，不能太差啊。读取我们的数据啊，这个数据前面要大家要处理啊，大家注意啊，售后分析都是一步一步来的，哎，包括公司也是一样，会提前告诉大家先做好哪个分析，再做哪个分析，一旦涉及到做项目。哎，一旦涉及到做项目，都是一步一步来，前面没做好，后面就不要做。呃，比如说节俭机没做好就不会写，呃，有什么后面的什么供定位啊，什么什么信号流啊等等，这种售后都没有，大家前面一定要先把它做准确，当然我指的项目啊，如果大家和公司一样，就是自己跑个流程玩，那无所谓啊，随便搞一个都可以啊，但是自己做项目，比如说自己有数据要发文章了，那要要要求可是不一样的啊，严很严格的啊。

然后这是Python的版本的一个。内容啊，一个内容，我这里面有个实例数据啊，坐标区域样本BA等等啊。和那个微总都一样的啊呃，每种每种它的一个数据分布啊，哎，每种数据分布，哎，不每种。哎，空间数据呢，它都有自己的一个分布特点，哎，包括对应的分析方法也都有啊，也都有刚才展示了这个V字母的。哎，它的分布，它的一个空间网络，包括绘制这种图，哎，也都是一样的，为什姆绘制出来的图啊，哎相对会好看的多啊，好看的多，尤其在绘吸绘制同型细胞网络和异性细胞网络的时候，哎，图非常好看啊，非常好看。放到文章里，能让人眼前一亮。哎，包括这种图，哎，现在这个软这个函数自带画出来这个图啊，效果就非常好了，之前在做售后的时候用过啊，效果已经非常好了。

好了，接下来我们来绘制了啊，绘制了啊，前面的部分就不多说了啊，只是一个简单的处理啊，大家不需要处理。这个地方干嘛的？空间坐标。哎，空间坐标，我们要拿到它的空间每个细胞类型，或者叫每个sport，它的空间的相对位置坐标啊。哎，然后呢。简单的画一画。颜色的搭配呢，这个我已经给大家设置好了啊，颜色的搭配。呃，每个脚本呢，很多脚本在给大家的时候呢，都有一个颜色的搭配，无论是R版本还是Python Python版本都给大家一个颜色的搭配信息，这个颜色搭配啊，是我那个做了这么多售后之后啊。哎，总结出来的一套颜色搭配，这个颜色搭配刚好能，那刚好能形成那种相对的这个明暗相间。

哎，有这种层次感的一个颜色搭配啊，大家绘制的时候可以参考这个颜色啊，大家有自己独立的想法，想要用一个新的颜色搭配也可以啊。哎，接下来就是计算淋域了，这个和那个SC派哎微都是一样的，都一样的。计算01的时候，大家可以看到用的哪个函数。哎，嗯，就是刚才展示的这个这个软件的。它有一个计算领域的方式啊，对每个空间平台它都可以做到，哎，通过计算领域呢，首先呢，就会得到这个。诶，每个细胞类型，它周围的细胞类型到底是什么，诶关系如何等等等等，只不过它在计算的时候啊，不只单单计算某一种细胞类型的领域，他们，诶所有细胞的连续都给计算到了。哎，它要形成网络嘛，要计算这种网络的关系啊。哎，接下来就是绘图了啊绘图了。

绘图了啊，其实这边我已经跑过了啊，跑过了专门跑过的一个分析。我们让他会会。第一步绘出来的图呢，还是比较丑的，还是这种图。这种图比较丑的啊，不能放在文章里啊，自己看看还行啊。这次的邻居既不是6个，也不是30个，而是10个，你不同的数据自己看着，不同的数据自己要看着来啊，看着来像微任务，就是6个。30个一般不会扩大那么多啊，像to戴我一般用30个。啊，像Z我一般10个HD是9个，这个我要根据自己的数据来啊。Mapping存储的是什么？什么Mapping？哎，我们画几张就可以了啊。

哪个卖品？什么白？哪个外屏？啊，买品就是把细胞类型缩写了一下啊。四伏碳太长了，缩写了一下啊，大家自己定义细胞类型的时候，有的定义要缩写啊，像之前提到的这些。随便找1g的，这个8g吧。大家在定义细胞类型的时候，大家可以看一下文章的定义特点啊，从来不会用全称啊。哪儿去了？从来不会用全称啊，都是缩写啊，像indo这是个单词吗？哎，不是它的全称是什么，上皮细胞这个单词对吧，CM是什么。SMC是什么？就是都要用缩写啊，用缩写啊。当然有的单词它长度，比如说随系，林系，他可能用一下，但是有的时候他都不用，像LM它就会缩写啊，这是文章中常见的一种做法。包括这种的也是一样的，大家可以看到它这个细胞类型，你看OEFG它都是缩写啊。

没有就是呃，文章很少用全称啊，包括这种都是缩写，不用全称啊。大家自己在分析的时候要。哎，大家自己的分析的时候，要这个进行一个内置的调整啊，内置的调整分析项目的时候，第一步他大家都定义的时候，比如都是全程啊，我也定义全，比如T细胞，B细胞等等，什么T效应T08，哎T效应T08也不写全称啊，人家只是在下表里面T。Em, 哎，没了对吧，都是书写啊，这种是专业性的一个体型啊，不可能没有人写那么长的全称啊。呃，接下来呢，因为绘制方面我只会了部分啊。图是什么呢？这种Grab图案。还没有达到我们想要的那种效果。哎，刚才提到了绘制出来的就是这样。

啊，还是这种图啊，这种图啊，这种图就和PPT展示的是一样的。这种图，哎，这种图呢，比较扯啊，也看不出来什么关系，只能看出这儿致密点对吧，这个地方不知道，哎，怎么联系等等等等，还不是我们想要的那种效果，明白吧。但是这个图呢，肯定是优先要计算这个KNN的，就像单细胞一样，也计算KN，空间也计算KN，只不过空间的啊，单细胞的坐标呢，是提示你u map, 那么对于我们这个空间坐标呢，就是纯纯的空间坐标。哎，我们接下来往下啊往下。哎，这个地方干嘛的。开始计算了，就是说要把一种细胞类型，要把它合并成一个病了，哎，合并。并是什么意思？呃，就是模块和那个和那个CV的那种病啊，包括那种其他的病啊，都一样，要把这个空间啊，比如说这个区域合并成一个，稍微合并的更大一点。

看看这个区域内细胞存在是不是很强，有的关系啊，要把它合并到更大范围，因为我们的网络大家可以看到都是一个，哎。把一个细胞类型当成整体。再度了。所以说它的合并范围要把它更大的一个region准去region准的一个层面来分析这个细胞类型，它的一个空间关系。当然了，这里面再提醒一下，分析空间细胞网络的时候，在允许的范围内，定义的尽量精细一点，定义的尽量精细一点，从这个亚细亚类型的一个结构。比较小的结构，哎细这个比较细分化的细胞类型来判断，哎，来分析它这个空间网络关系啊。包括文章中给到的也是，呃，基本上定义的都比较细啊，我们拉大一些。哎，定义的都相对要细一点啊。

像DA啊，分了好几个亚型细胞，它没分啊，像这种。就是关注的细胞类型定义的要细一点啊。在允许的范围内定义到C点。我这个是不完整的吧，需要每个项目都要根据自己需求修改啊，没有说我没有说自己不用改，照抄的这种代码是没有的啊。就是大家要学会掌握这个思思，哎，我是应该这样分析，然后它定义成内皮，你也定义成内皮，这个是不可能的啊。比如说它定义了5种细胞类型，你也定义5种。这是不可能的啊，像这种事儿是不可能发生的，所以说在分析的时候呢，要根据自己的实际需求进行一个分析，不过这个代码大体上是直接可以用的，只不过前些天大家在定义的时候啊，小的细节方面啊，自己的课题设计方面啊，要调整，你不能把你不能把那个代码直接照搬，没有这样的代码啊。

啊，接下来就是绘制了啊，绘制了就很长了啊，很长了，这个代码很长，因为大家可以简单的看到它运用到的是什么。哎，一个就是它的一个neighbor负极内负极是在干嘛的，计算淋域的一个，哎，相互之间的邻域的关系，计算邻域关系之后呢，这个地方它用了这个这个包。这个包大家如果哎，这个大这个包大家如果之前哎了解过的话，他就专门绘制网络的一个包。啊，就是刚才我们提到的那种中心，哎，各种细胞网络等等等等，要把它绘制出来的时候就用这个包。哎呀。形成物细胞网络之后呢？来把它画出来。哎，接下来就是一些，其实这个代码还是从源码上进行绘制啊，源码上进行绘制。哎，绘制出来的那种效果啊，这个我已经跑过了，就不跟大家跑了，这个代码很长啊。跑出来就是这种效果啊，In X matricx.

哎，是这种的。和弦对吧，和弦呢，其实大家在解读的时候是要解读什么。一种细胞类型和其他细胞类型的一个关系强弱，你想想如果以这种，哎神经，这是神经细胞，那它细和其他细胞有的细胞类型关系会强一点，它的线条会更粗，对吧，有的就没有关系，哎，就没有线条连接，这是和弦。还有什么啊，还有像这种的。网络。哎，网络就是刚才提到的各种细胞类型，它的网络关系，以及它的一个临近性强弱的问题，哎，要把它放进来。我们多看几个啊。负极啊，2种。哎，一个是网络的关系啊，一个是网络的关系。

啊，一个是这种和弦图的关系，正好对应的是空图上的这个。放大一点。对应的图上这个多形细胞网络的空间网络关系啊，大家要注意啊，今天绘制的是多形细胞网络啊。必然，去年课程有通讯细胞网络的代码吗？啊，都有啊，都有，我都放开了啊。包括大家可以买盗版啊。通讯吗？什么通讯？注意啊，讲到的所有所有的网络都是细胞网络，通讯网络，一般一般就是信号流啊，或者是攻击位。这个需要规划一下吗？有些细胞特多，但是比如说规划要连连接没有其他的连接，还没有其他细胞少的强。嗯，这种啊。只建议在点内归1化。店内规划注意网络是有和没有的关系的一个衡量啊，他不是说这个，呃，不是说这个什么呢，要就是把它缩放。

像我会诊的时候一般不说谎，一般不说放，比如说人家肿瘤区域内就是恶性细胞多，那网络致密就很正常，对吧，就应该真实的体现它的一个特征。你像这种的网络，人家这种网络就是在normal区域才会多一点，正常区域就没有多就多了是吧，那就没有办法了，但是这个网络绘制完之后啊，如果说是通信网络，像这个完之后，哎，直接就在空间上进行展示了是吧，异性细胞网络也是一样的。两个是细胞类型，是不是存在手拉手的关系，或者说它在一个点内，呃，两种细胞类型都有，标记成另外一种颜色，这种都可以。直接在空间上就展示了，但是这种多形细胞网络，哎，它没办法展示了啊，因为是多形嘛，它一个模块，你看到它一个图片啊，最多能展示展示两种细胞类型的关系。哎，再多就很难了啊，像cle location给大了，给到了大家一个。

哎，多种细胞类型展示的一个例子，但是那个例子呢，仅限于层次结构分明的那种，哎，就是细胞类型刚好相对区域比较分开的那种是可以的，但是如果说细胞之间有重叠。哎，这种山药吐露亏损又无能为力啊。这个时候如果绘制多性细胞网络，必须采取这种刚才提到的这种网状图才可以啊，才可以包括和旋图，哎，采取另外的一种方式绘制。哎，这个就比较麻烦了啊，这个就比较麻烦了啊，其实背后的生物学一解读起来就更麻烦了。哎，要根据自己的实际需求来进行一个判别了。啊，这篇文章呢，简单的解读一下，就是说他在发现脂肪组织啊。大家方案分析的时候发现哦。因为脂肪的一个变化，脂肪含量的一个变化。哎，他的同行细胞网络也在变化。哎，不同的这个脂肪的阶段，细胞囊生的同一种细胞网络的排布也在变化啊，不同的变化就可以表证不同的阶段。

这个在应用层面，哎，尤其是临床诊断方面，有一个很好的一个，有一个很好的一个思路提供啊，大家看这个片子，医生看这个片子，为什么一眼就能看出来这是肿瘤，就是那个，一方面确实肿瘤细胞它的特征比较明显，另一方面呢。不同的细胞染色存在，不就是不同的细胞染色？或者说不同的细胞形态，哎是不一样的。那些病理医生一看，哦，他俩挨着，哎，立马就知道什么结果。这就是异性细胞网络的一个非常强有力的能力啊，就是他医生就能看出来，哎，这两种细胞类型，它本不该在，怎么你来了，那说明有疾病，再去做个检查什么的，这样的话就会。极大的提高空间的一个应用啊。然后惰性细胞网络，这个没有办法，只能采取这种网状的模式啊，网状的模式进行分析。包括这个，呃。这个这个软件啊，提供了大家这种异形细这个同形和异形细胞网络的一个简单的绘制方法。

啊，大家回头把它，哎，看一看就可以了啊。有些细胞互助是增强肿瘤发生有些是抑制的。假如在恶性。更恶性的出现抑制的这个矛盾咋处理呢？什么叫更恶性的出现抑制呢？就是说肿瘤内部有这种抑制它更加恶性的一个存在吗？多样门比较。多样的。你你说的具体一点，什么叫有的细胞互作是增强组力的心意志啊，就是配受体，又是配受体吗？又是配受体是吗？啊，非受体多个样本之后发现什么？发现有些是抑制的，有些是在更恶性出现更。啊，这个又涉及到刚才那个信号流的问题了啊，刚才那个信号流的问题。

这个这个这个图。是吧？这个没有配受体，这个跟配受体没关系啊。这个是细胞网络啊，跟非受体没关系啊。这是细胞啊，这都是细胞啊，这不是那个，这都是细胞类型啊，这跟那个胚受体没关系啊，胚受体就是信号瘤啊，降到的信号瘤啊。关于你说的什么，在这个更恶性的什么肿瘤内部出现了一些抑制性的被受体，这个很正常啊。这个很正常。但是他要看它的主要特征啊。不是为了为什么恶性或者不那么恶性吗？不是啊，不是啊。没有啊。没有啊。很多的分析啊，还存在于认识它的一个阶段，咱们要认识它的阶段呢，就是说这个样本是不是恶性，我们提前知道。

哎，我们分析细胞网络的时候会发现，哎，恶性的有这样一种网络分布，它相对于正常网络分布有什么差异？就是认识这种问题啊，认识他这种网络分布存在什么差异，不是说我已经知道了网络反不过来推它是恶性，非恶性，你前面得有基础啊。不能倒着来啊，颠倒着来还不可以啊。比如说你治疗了之后，它的网络恢恢复了，那说明药有效对吧。多样本的网络，这不说了好几遍了吗？好几遍了吗？不同的样本，它的网络有变化了，你要分析出来它这个变化是什么。包括这也是一样的呀，你要分析出来它的一个同性细胞网络，在不同条件下，它的变化是什么，异性手拉手变多了还是变强了，这个要分析出来。

要不然他为什么会得了病呢？对不对。好了，今天的课程比较简单啊，大家回头练一练就可以了啊。不得和肿瘤轻重关联起来啊，是要关联啊，你的样本前面的临床信息不都有了吗？对吧。难道没有就开始干这这不，我觉得你这不对吧。好了，今天的课程比较简单，哎，这个网络绘制呢，其实更多的需要大家一个。怎么说呢，用心会一会啊，用心会一会，放在文章里面肯定是加分的啊。放在文章里面肯定是加分的啊。啊，无论是哪种吧，像这种啊这种啊都是加分的啊，就是大家要会分析也要会展示啊，尤其是空间这种自带了空间坐标的这种分析的那个就。更多了。

地细胞和句式网络在一起的多与少啊，怎么了？在一起的多与少怎么了？哎，好了，我们的课差不多。