作者，Evil Genius
关于华大空转的分析内容，比较少，我自己跟华大也没啥缘分，不过华大空间作为国产最好的空间平台，期待可以完善完整的服务流程。
我们先来简单看一下华大平台的内容
精度为500nm
虽然是方向，但是目前华大平台还是无法做到图像识别 + 空间分子信息处理的。
bin的分析模式仍然是华大时空平台的分析主流，不过缺少也很明显，跟10X HD 8um的那种分析状态差不多
华大平台的一些文章，也都分享过
目前华大还无法做到图像与分子信息的结合分析，尤其我们需要划分区域直接提取分子信息的时候非常麻烦；图像识别结合空间分子信息目前也无法做到，不过其他方面已处于前沿，期待越来越好。
今日参考文献
知识积累
对外部刺激开放的器官和组织的免疫监测对于快速有效地作出反应以消除病原体和保护组织的完整性至关重要。
空间转录组学技术Stereo-seq和scRNA-seq，单细胞反卷积和共定位分析。
分析结果1、SARS-CoV-2感染前后仓鼠肺器官尺度免疫图谱
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无监督的单细胞、空间聚类
分析结果2、免疫图谱显示的肺泡DC-T免疫中枢
- Stereo-seq数据与scRNA数据的联合分析
- 整合的Stereo-seq和scRNA-seq数据的高空间分辨率、器官尺度视野和转录组范围特征使我们能够研究SARS-CoV-2感染前后不同细胞亚群的共定位。基于网络聚类分析，确定了11个细胞模块。同一模块内的细胞亚群往往在空间上共定位。
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基于CellChat分析推断共定位细胞亚群的细胞间通讯，研究DC-T免疫中枢中细胞类型与肺泡定位的ATI和巨核细胞之间的潜在相互作用。
分析结果3、肺泡DC-T免疫枢纽对SARS-CoV-2感染的反应
- 空间共定位的细胞会增强细胞间的协同作用。
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空间邻域的配受体分析解释了细胞间邻域的相互作用
分析结果4、肺内Cd160+Cd8+ T细胞快速扩增清除SARS-CoV-2感染
分析结果5、DC-T免疫中枢在感染后期的恢复
- scRNA-seq和Stereo-seq数据显示，在d14时，仓鼠肺中几乎不存在SARS-CoV-2 rna，肺泡DC-T免疫中枢含有Ccr7+Ido1+ dc、Cd160+Cd8+ T细胞和Tnfrsf4+Cd4+ T细胞，在d14时恢复到生理水平。同样，病理观察显示，免疫浸润和肺损伤也在d14减弱。
我们主要来关注一下分析方法
- 单细胞用的华大C4平台，质控 + scDblFinder + Seurat + CellChat 。
- 空间平台采用bin80 spot (40 μm resolution) ，采用单细胞空间联合分析的方法注释空间（Redeconve）。