作者，追风少年i~~
今天是美好的一天，但是生活总是在欺骗我，如果可以选择，我选择躺平，也不知道为什么，写文章的时候能让我获得短暂的快乐~~~
假如生活欺骗了你，
不要悲伤，不要心急！
忧郁的日子里须要镇静：
相信吧，快乐的日子将会来临！
心儿永远向往着未来；
现在却常是忧郁。
一切都是瞬息，一切都将会过去；
而那过去了的，就会成为亲切的怀恋。
好了，继续单细胞空间的数据分析，今天分享的是细胞的空间连接性，先放一张分析示意图
细胞空间连接性分析思路图
而我们分析的结果类似下图
免疫空间结构分析
怎么样，很不错吧，其实说白了就是我们要寻找细胞的空间结构分析，我们来慢慢分享。
其实关于空间细胞的连接度问题，我之前分享过，文章链接如下
10X空间转录组数据分析之细胞类型临近趋势
10X空间转录组数据分析之同型分数（细胞网络）和异型分数（临近网络）计算
空间转录组学捕获了二维空间中全组织细胞的表达谱，使我们能够观察整个组织的细胞间连接模式。 首先通过发现分配给特定细胞类型的组织spot之间的转录组范围内的相关性来表征整个组织中单个细胞群内的细胞内类型关系（组织功能的出现）。 然后，通过相应组织spot之间的欧式距离对每个成对相关系数进行加权，生成邻接矩阵。 接下来，对邻接矩阵的归一化进行特征向量分解，以获得 Fiedler 数，表示跨组织的转录相似细胞网络的连通性——细胞连通性。 然后将特定于细胞类型的 Fiedler 数除以分配给该细胞类型的组织点数，以标准化整个组织中网络大小的可变性。
怎么样，是不是很难理解？？那你也要理解，😄
为了捕捉细胞间类型对组织功能的贡献（多细胞组织功能的出现），考虑了一个网络网络，其中每个细胞类型都是较大组织网络中的一个子网络。 重复前面的步骤，这一次根据来自两种细胞类型而不是一种细胞类型的组织点之间的表达相关性生成邻接矩阵。 对组织样本中代表的每一对细胞类型都这样做，以证明细胞类型耦合如何促进组织功能。整体分析示意图如下：
空间连接度示意图
其中有四个值得注意的地方
第一个，时空细胞动态，时间段的不同，细胞空间动态的差异
时空细胞动态
第二个，空间网络动态，这种情况就可以量化细胞的空间分布随不同条件的差异
空间网络动态
第三个，空间配受体定位，细胞的相互作用限于最近邻，其中要结合前面的细胞动态，不同条件下临近细胞的类型是不同的。
空间配受体定位
第四个，地标，以巨噬细胞为例，周围邻近的spot可以作为一个地标，地标内部的配受体通讯，假定为有效通讯。
地标
最后附上算法
Ligand-Receptor Colocalization Dynamics
好了，已经分享给大家了，生活很好，有你更好，百度文库出现了大量抄袭我的文章，对此我深表无奈，我写的文章，别人挂上去赚钱，抄袭可耻，挂到百度文库的人更可耻
