空间热图:在解剖图像中可视化空间批量和单细胞测试

科学领域:

• 生物信息学是一种生物信息学.
• 计算生物学 计算生物学
• 基因组学就是基因组学.

背景情况:

• 在解剖图像中可视化空间检测数据对于理解细胞,组织和器官层面的生物过程至关重要.
• 现有的奥米克实验技术 (如RNA-seq,蛋白质组学) 需要强大的空间数据集成方法.

研究的目的:

• 介绍空间热图,一个用于在解剖图像中可视化空间测试数据的软件包.
• 为了使单细胞数据与空间热图共同可视化,以增强生物解释.
• 提供用于识别具有空间选择性的生物分子和具有相似丰度概况的集群的工具.

主要方法:

• 空间热图利用解剖图像和生物分子丰度数据生成空间热图图.
• 它支持公共或自定义的解剖图像和各种omics数据格式.
• 该软件将空间热图与嵌入图表集成在一起,用于单细胞数据的复合可视化.

主要成果:

• spatialHeatmap通过根据生物分子丰富度对图像特征进行着色来生成空间热图图谱.
• 它使空间热图和单细胞数据的高维数据嵌入能够共同可视化.
• 实现了空间选择性生物分子和共同表达的基因集群的自动识别.

结论:

• spatialHeatmap提供了必要的空间上下文,以理解组织层面的组织在OMIC数据.
• 该软件提供图形界面和命令行界面,满足各种用户需求.
• 作为一个开源的生物导体包,spatialHeatmap可在各种计算平台上安装.