空间转录组学习路线

1. 检查图像与 spot 质控

输入：已安装的 stxBrain 示例数据（anterior1）。

• 检查 tissue-QC.pdf 的坐标对齐、边缘异常和测序深度分布。
• 逐行复核 qc-review.csv：填写 keep（TRUE/FALSE）和 reason。检查后保留全部组织内 spot 也可以，但必须记录理由；不预设通用 UMI 阈值。

Rscript spatial-practice.R audit

交付物：brain-raw.rds、tissue-QC.pdf、qc-review.csv、input-audit.txt。

自检要求

• 图像和坐标存在，barcode 唯一，spot 与组织形态对齐。
• 所有保留/排除决定都有理由，不自动把高 counts 当作异常。

2. 归一化、聚类并确定皮层区域

输入：已复核的 qc-review.csv 与 brain-raw.rds。

• 结合解剖结构与 marker 查看 domains.pdf。这里的 cluster 是表达相似的 spot 集合。
• 在 cortex-review.csv 中填写 keep 和 reason：根据图像与皮层 marker 选择 ROI，不照抄原文 cluster 编号。这份显式选择表就是第一、二篇之间的桥梁。

Rscript spatial-practice.R domains

交付物：brain.rds、domains.pdf、cortex-review.csv、qc-decisions.csv。

自检要求

• QC 决定按 barcode 对齐，没有遗漏。
• 皮层选择有解剖和 marker 依据，不只依赖数字编号。

3. 保存皮层对象并检查空间特征

输入：已复核的 cortex-review.csv 与 brain.rds。

• 对皮层子集重新拟合 SCT/PCA，明确保存 cortex.rds。
• 教学计算限于最多 200 个高变基因的 Moran’s I，保存测试基因清单和完整特征元数据。说明空间自相关与 cluster 间 marker 对比回答的问题有何不同。

Rscript spatial-practice.R cortex

交付物：cortex.rds、cortex.pdf、moran-features.csv、moran-tested.txt、cortex-decisions.csv。

自检要求

• ROI 仍有图像与坐标，spot/特征数足以计算 30 个 PC。
• Moran 排名前列不自动代表 FDR 显著；检查实际后端及可用的统计列。

4. 转移标签并保留不确定性

输入：cortex.rds 与含 subclass 注释的 allen_cortex.rds。

• 先核对物种、基因命名、组织覆盖和 subclass 标签，再寻找 anchors。
• 查看 prediction-scores.csv 与 predictions.pdf。脚本把最高分 <0.5 暂记 uncertain，仅作为教学阈值；高分也必须回到 marker/解剖结构核查。

Rscript spatial-practice.R transfer

交付物：reference-sct.rds、cortex-predictions.rds、prediction-scores.csv、predictions.pdf、shared-genes.txt。

自检要求

• 每个查询 spot 都有分数，选标签时排除 max 汇总行。
• 报告 uncertain 比例及至少一种参考不匹配情形，不把分数写成细胞比例。

5. 选修：两张切片对照，保留两个 UMAP

选修拓展

输入：前部皮层完整结果、reference-sct.rds，以及 stxBrain posterior1。

• 先复核 posterior-output/qc-review.csv，再运行 multi-domains；再复核 posterior-output/cortex-review.csv，运行 multi-cortex。采用同样的组织与 marker 检查。
• 每张皮层切片用自己的 SCT 模型与 PCA 单独转移标签；之后合并，比较 PCA 与 Harmony，查看两个 UMAP 和组织叠图。

Rscript spatial-practice.R multi-audit
# 完成后部切片 QC 表后运行：
Rscript spatial-practice.R multi-domains
# 完成后部切片皮层 ROI 表后运行：
Rscript spatial-practice.R multi-cortex
Rscript spatial-practice.R multi

交付物：posterior-output/cortex.rds、posterior-predictions.rds、multislice.rds、integration-comparison.pdf、posterior-predictions.pdf。

自检要求

• 最终对象同时保留 umap.pca 和 umap.harmony。
• 切片 ID、barcode、图像彼此可区分；不拼接坐标做空间检验，也不把混合更均匀当成成功。

6. 提交可追溯的空间分析报告

输入：全部必修图表、决策表与各阶段环境日志。

• 建立 report.md：数据来源、QC/ROI 理由、参数、生物学解释与局限；每个判断对应保存的图或表。
• 至少包含一次图像对齐检查、一处空间模式解释、uncertain 比例，以及标签转移与解卷积的区别。若做选修，再说明一个整合后保留或丢失的解剖信号。

交付物：report.md、必修阶段的对象/图表与 session-*.txt。

自检要求

• 另一位读者能从 cortex.rds 追溯到逐 spot 选择记录。
• 列明实际完成和跳过的阶段及原因，不宣称已验证细胞比例或组织配准。