10x Genomics推出的Xenium平台基于高通量的原位杂交技术，通过使用特异性探针捕获 RNA 分子，并在组织切片上直接检测信号，使得我们能够在单细胞分辨率的基础上，精确地检测和定位组织切片中的基因表达情况。最近有几位同学后台私信我，希望能完整介绍下Xenium数据分析全流程，以及空转数据能做的分析有哪些，我上网查了下，好像还真没有一个全面完整的教程，于是乎，我们使用10x官方公布的测试数据，基于之前介绍的spatialdata框架进行一个系列的完整的介绍。
初步设想主要包括以下几部分内容：
1. Xenium prime下机数据读取
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学会怎样使用spatialdata进行单样本下机数据读取、多样本合并、简单原位绘图；
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演示数据来源地址: https://www.10xgenomics.com/datasets/xenium-human-lung-cancer-post-xenium-technote
2. 数据预处理，单细胞降维聚类
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学会低质量细胞过滤、使用scanpy降维聚类
3. 细胞类型注释
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学会降维聚类后特征基因筛选、细胞类型注释
4. 空间原位高级分析
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对特定细胞和分子的存在与相关作用的原位展示，包括原位展示基因表达等
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如何计算Tumor细胞周围50um半径内其他细胞的细胞比例
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怎样按分组统计展示
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如何计算距离特定细胞最近的其他细胞的细胞类型及距离变化
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采用仿射变换算法实现HE图像与空间坐标对齐
