python 数据分析 单细胞测序数据分析 相关的图表,常见于肿瘤免疫微环境、细胞亚群功能研究 ,各图表类型及逻辑关系如下

这是一组 单细胞测序数据分析 相关的图表,常见于肿瘤免疫微环境、细胞亚群功能研究 ,各图表类型及逻辑关系如下:

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图表类型

  1. A、E(堆叠柱状图)
    • 展示不同分组(如 SLC7A1 Low/High )下,各类细胞亚群(T cells、Macrophage 等)的占比分布,用于对比分组间细胞组成差异。
  2. B(单细胞聚类降维图,如 UMAP/t-SNE)
    • 呈现单细胞数据降维聚类结果,不同颜色代表细胞亚群(如 TAMs、DCs 等),辅助识别细胞群体分类。
  3. C(单细胞特征分布散点图)
    • 用散点分布展示特定基因(如 CD1C、S100A8 )在单细胞聚类中的表达模式,辅助标注细胞亚群功能。
  4. D(点图/气泡图)
    • 横轴为细胞亚群,纵轴为基因/通路,点的大小、颜色代表基因表达或通路活性,用于对比亚群间分子特征差异。
  5. F(富集分析柱状图)
    • 展示 KEGG 通路富集结果 ,按通路得分排序,突出分组(SLC7A1 高低表达)间显著差异的功能通路。
  6. G、H、I、K(细胞通讯分析图,如热图、网络、弦图)
    • G(热图) :展示不同细胞亚群间通讯 "连接数" 或 "强度";
    • H(网络/弦图) :可视化细胞亚群间配体 - 受体互作关系;
    • I(差异通讯热图) :对比分组间细胞通讯差异;整体用于解析细胞间信号互作模式。
  7. J(差异基因/通路条形图)
    • 按差异程度排序,展示分组间显著变化的基因或通路,辅助筛选关键调控分子。
  8. L(信息流向分析图)
    • 用 "辐射状/流量图" 呈现信号通路、细胞亚群间的信息传递方向与强度,整合功能与通讯分析结果。

逻辑关系

"细胞分群 → 分子特征 → 功能差异 → 细胞通讯" 的递进分析:

  1. 基础分群(B、A、E) :先通过降维聚类(B)确定细胞亚群,再用堆叠柱图(A、E)对比分组(SLC7A1 高低)的细胞组成差异,明确研究对象的群体结构。
  2. 分子特征(C、D、F) :基于分群结果,用散点图(C)标注亚群特征基因,点图(D)分析亚群内基因/通路活性,柱状图(F)做功能富集,解析亚群分子功能差异。
  3. 细胞通讯(G、H、I、K、L) :从分子功能延伸到 "细胞间互作",用热图、网络、弦图等(G - L)分析不同亚群间配体 - 受体信号传递,挖掘群体间调控关系,最终整合功能与通讯结果,解释生物学机制(如肿瘤微环境中免疫细胞互作)。

简单说:先 "分群看组成",再 "看分子找功能",最后 "看通讯理调控" ,层层递进解析单细胞数据背后的细胞群体特征与互作规律。

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