华大空间转录组Stereo-seq数据转化为seurat对象

基于python的stereopy库将gem文件批量转化为h5ad(seurat可识别)文件 

import numpy
import numba
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import stereo as st
import os 

def gem_to_h5ad(data_path,file,bins): 
    data = st.io.read_gem(file_path=str(data_path+file),sep='\t',bin_type='bins',bin_size=bins,is_sparse=True)
    #read the gem file as data
    #导出的h5ad文件
    data.tl.raw_checkpoint()
    st.io.stereo_to_anndata(data,flavor='seurat',output=str(data_path+str.split(file,'.')[2]+'.h5ad'))

gz_files = [file for file in os.listdir('/home/xintong/BGI_STO_koutu/5DAP') if file.endswith('.gz')]
data_path='/home/xintong/BGI_STO_koutu/5DAP/'
bins=50
for file in gz_files:
    gem_to_h5ad(data_path,file,bins)

使用R包SeuratDisk 将h5ad文件批量转化为Seurat函数能识别的h5seurat文件 

library(Seurat,lib.loc='/home/xintong/anaconda3/envs/r40/lib/R/library/',verbose=F)
library(SeuratDisk,lib.loc='/home/xintong/anaconda3/envs/r40/
### 空间蛋白组与空间转录组的区别 空间转录组空间蛋白组均属于空间多组学的一部分,旨在解析生物分子在组织内的分布及其相互作用。然而两者之间存在显著差异。 #### 数据层面的不同 - **空间转录组**主要关注mRNA表达水平的空间定位,能够提供关于基因何时何地被激活的信息。这类技术通常依赖于原位杂交或者微阵列捕捉mRNA分子,随后进行测序分析[^1]。 - **空间蛋白组**则侧重于检测蛋白质的存在与否以及它们的具体位置。由于蛋白质直接参与细胞的功能执行,因此该层次的数据对于理解具体的生理或病理状态至关重要。常用的方法包括基于抗体的免疫荧光标记、质谱流式细胞术(CyTOF)等[^4]。 #### 应用场景对比 ##### 转录调控的研究 空间转录组非常适合用于探究特定条件下哪些基因正在活跃转录,并且可以揭示不同类型的细胞如何响应外界刺激而改变自身的基因表达模式。这对于发现新的标志物或是描绘复杂的疾病进程非常有用[^2]。 ##### 功能验证与发展机制探讨 相比之下,空间蛋白组更适合用来确认已知信号通路成员之间的物理联系,评估药物靶标的可达性和有效性,甚至追踪病毒入侵宿主的过程。此外,在发育生物学领域,观察形态发生过程中关键因子的变化趋势也离不开高质量的空间蛋白图谱支持[^3]。 ```python # Python伪代码展示两种数据分析流程区别 def analyze_transcriptome(sample): """ 对样本进行空间转录组分析 :param sample: 组织切片样品 :return: mRNA表达矩阵及对应坐标信息 """ pass def analyze_proteome(sample): """ 对样本进行空间蛋白组分析 :param sample: 组织切片样品 :return: 蛋白质丰度列表及亚细胞定位详情 """ pass ``` ### 技术实现方式 - **空间转录组**:采用诸如Visium平台这样的商业化解决方案,可以通过捕获探针固定化到载玻片上来收集来自单个细胞乃至整个器官截面的全部mRNA序列信息;还有其他新兴技术如Stereo-seq提供了更高分辨率的选择。 - **空间蛋白组**:更多依靠多重免疫荧光染色结合显微镜成像获取二维平面内多种抗原的位置关系,或者是利用MALDI-MSI(基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱成像)获得三维立体视角下的整体视图。
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