作者，Evil Genius
现在我们的课程来到HD的分析阶段了。
重要的放前面，为了提高下游分析的灵敏度和精度，建议使用SpotClean调整spot swapping，这有助于减少由于附近点的bleed导致的点交换污染，从而提高分析的准确性。
spotclean课上已经讲过，需要引起大家的重视。
10X HD默认输出8um、16um bin数据，如果需要调整，比如调整到20 um的精度，需要用到参数
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visium的捕获策略。
HD的捕获策略
大家能找到其中所有的不同吗？
Space Ranger分析HD数据的前准备，图像校准
选择Visium HD Manual Alignment
上传图片（注意这是cytoassist生成的图片，非常大）
选择芯片信息
确定锚点
识别核心的三个锚点
调整基准点
Click Auto-refine to algorithmically refine the alignment
划分区域
继续Microscope图像比对
Upload the high-resolution microscope image (H&E or IF)（非常大）
For H&E images, as in this case, select brightfield.
标记landmarks
确保准确度
通常情况需要设置5-8个标记
评估匹配度
输出比对文件
结束
进行数据分析
输入文件
1、CytAssist image in
TIFFformat
2、
3、芯片信息
4、参考基因组
5、探针列表
6、图像校准的json文件
代码示例
spaceranger count --id=hd_count \
--transcriptome=/path/to/refdata-gex-GRCh38-2020-A \
--fastqs=/path/to/fastq \
--probe-set=/path/to/Visium_Human_Transcriptome_Probe_Set_v2.0_GRCh38-2020-A.csv \
--slide=H1-YD7CDZK \
--area=A1 \
--cytaimage=/path/to/CAVG10539_2023-11-16_14-56-24_APPS115_H1-YD7CDZK_A1_S11088.tif \
--image=/path/to/APPS115_11088_rescan_01.btf \
--create-bam=false
生成的loupe文件示例
放大后，默认8um精度
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