这个月的学徒要开始单细胞转录组结合空间单细胞的数据分析学习啦， 然后他挑选了一个文章是：《Delineating the dynamic evolution from preneoplasia to invasive lung adenocarcinoma by integrating single-cell RNA sequencing and spatial transcriptomics》
这个文章在做三分组的9个病人的单细胞转录组的同时，也有对应的空间单细胞，但是从数据分析的结果来看，无非就是把空间单细胞转录组数据当做是了染色的切片，看了看已知的单细胞亚群的染色的片子的分布而已。。。
这个文章的空间单细胞数据在GSE189487，每个病人有如下所示的4个数据文件：
代码语言：javascript复制GSM5702473_TD1_barcodes.tsv.gz 22.8 Kb
GSM5702473_TD1_features.tsv.gz 325.6 Kb
GSM5702473_TD1_matrix.mtx.gz 52.0 Mb
GSM5702473_TD1_tissue_positions_list.csv.gz 57.4 Kb
不过，它提供了在Dropbox的rdata文件可以下载，每个样品都是一个独立rdata文件，也是很方便可以供大家练习，但是让我奇怪的是文章仅仅是针对单细胞空间转录组做了一个基础的降维聚类分群后，可视化一些已知的单细胞亚群的基因，如下所示 ：
可视化一些已知的单细胞亚群的基因
因为这个癌症是有3个发展阶段 ：
- lung adenocarcinoma in situ (AIS),
- minimally invasive adenocarcinoma (MIA)
- invasive adenocarcinoma (IAC)
从切片结果来看，就是晚期样品的肿瘤边缘和肿瘤核心的界限更加清晰，就这么简单的结论，有必要来一个空间单细胞吗？
