你的是华大的空间转录组数据吗?可以先一起分析,最后再分开分析,
需要分开显示可以利用华大的steromap,可视化软件 圈选出 一张芯片上不同区域坐标,识别坐标中的不同样本的 barcode信息,然后添加样本分组信息到metadata中,方便后续拆分样本显示;
最新的saw ( 8.3.0) 已经更新了不连续的组织 自动拆分:--split-tissue-into-labels 详情参考:https://www.stomics.tech/service/saw-8-3/docs/shi-yong-jiao-cheng/pin-pian-tma-yang-ben-fen-xi.html
cd /saw/runs/
/saw count \
--id=Y40056J5K7_split_labels \
--sn=Y40056J5K7 \
--omics=transcriptomics \
--kit-version='Stereo-seq N FFPE V1.1' \
--sequencing-type=PE75_50+100 \
--organism=Mouse \
--tissue=Multiple \
--no-bam \
--split-tissue-into-labels \
--image-tar=./Y40056J5K7_SC_20251203_102551_4.1.1.tar.gz \
--chip-mask=./Y40056J5K7.barcodeToPos.h5 \
--fastqs=./reads \
--reference=./Mus_musculus_index_with_rRNA \
--rRNA-remove
# 拼片取子集 使用 steromap 圈选子区域 生成 geojson 文件:SN.geojson 参考:https://www.stomics.tech/service/stereomap-4-3/docs/bioinformatics-analysis/stereo-seq-t-ff/biao-zhu-qu-yu-bing-sheng-cheng-xin-de-re-tu.html
利用saw取子集:
saw reanalyze lasso \
--gef=sample/outs/feature_expression/SN.tissue.gef \
--lasso-geojson=SN.geojson \
--output=sample
# 数据转换 方便后续接seurat 和 scanpy流程, saw 8.3 开始支持底片
saw convert gef2h5ad --threads-num 20 --gef sample/group/SN.group.label.gef \
--h5ad sample.bin50.h5ad --bin-size 50 --image sample/outs/image/SN_ssDNA_regist.tif --layer sample_g1
saw convert h5ad2rds --threads-num 20 --h5ad sample.bin50.h5ad \
--rds sample.bin50.rds
