保姆级视频教程| 空间转录组分析手册(基于Seurat)

空间转录组Seurat分析手册

1、课程简介

继《手把手教你做单细胞》之后,我们正式推出第二个系列:《空间转录组保姆级教程》,本系列视频将为大家提供空间转录组测序数据分析的完备方案,本次内容基于Seurat进行空转数据分析基础操作的演示,最大限度的让我们学习R语言单细胞的用户能够快速的迁移学习空转分析。课程内容将持续更新(基于Gitto的教程已在制作中啦~)。视频可在全平台观看:

B站(已更五集):https://www.bilibili.com/video/BV181wezqEgK/

小红书:http://xhslink.com/o/39Scgv66i0G

抖音:https://v.douyin.com/GJGmDLUluig/

2、空间转录组介绍

空间转录组(Spatial Transcriptomics, ST)是在保留组织原位空间位置 的前提下,同时获取全基因组基因表达信息的技术,解决了传统 bulk 测序丢失异质性、单细胞测序丢失空间位置的痛点,还具有解析组织微环境中细胞互作机制离的核心优势。这一技术出现为高通量测序加上了空间的坐标信息,这是一场新的革命,为神经科学、发育学、植物学、病理学等领域提供了强有力的研究手段。我们在2023订阅、2024龙年订阅、2025订阅也更新不少关于空转的内容,现除了提供资料还手把手教大家学会空间转录组。

资料&课表

学习资料图片集锦:

本次课程的学习资料可以联系Biomamba_zhushou 领取:

空间转录组保姆级教程内容:

1. 空间转录组绪论

2. Visium介绍

3. Seurat空间转录组分析手册(Visium为例)

3.1 Seurat简介

3.2 10X Visium分析流程演示

3.2.1 数据结构与读取

3.2.1.1 Seurat测试数据下载

3.2.1.2 数据结构

3.2.1.3 一键抓取

3.2.2 基础分析

3.2.2.1 标准化

3.2.2.2 基因表达量可视化

3.2.2.3 降维、聚类、可视化

3.2.2.4 交互式可视化

3.2.2.5 计算空间高变基因

3.2.2.6 取出特定的解剖学区域

3.2.3 整合分析

3.2.3.1 单细胞数据的整合

3.2.3.2 多玻片空转数据处理

4. 更多空间转录组教程

5. 欢迎致谢

往期推送

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2025年我们零差评完成订阅任务(2026订阅须知),2026已更新订阅内容:

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scRNA-seq肿瘤细胞药物敏感性预测分析

fastXXX、rapidXXX系列加速你的单细胞数据分析

转录因子、基因共表达网络分析手册:pySCENIC在脑、黑色素瘤中的应用

让你的scRNA数据变得更干净~

持续更新中~

解锁前需阅读:2026订阅须知

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