作者，Evil Genius
我们今天更新一个内容，那就是visium的通讯分析。
最近也接触了很多分析空转的人，从我的角度来看，我觉得很多人还没有达到可以分析空转的水准，不过个人感觉啊，也可能是错觉。
我还是建议大家先学一学，把基础做好，有没有钱，课题组支不支持，我们无法决定，但是呢，培训班也没有说完全不透风，盗版很多的，大家学一学再去分析会大有裨益。
今天我们需要分析的目标
首先我们看一下需要分析的内容
1、空间转录组的数据比对
2、空间转录组解卷积分析
3、空间转录组细胞聚类
4、空间转录组共定位分析和差异分析
5、空间转录组通讯分析
6、空间转录组细胞类型与通讯的关联分析。
第一部分我们就不看了，直接上第二部分，空间转录组解卷积分析
之前讲过，单细胞空间联合,cell2location是高分标配，一般来讲，我们cell2location、RCTD二选一。
分析前需要处理好两个问题
1、单细胞数据定义好，允许的范围内越细越好
2、样本配对，优先一一配对样本，次选同类型样本。
cell2location分享过很多了，脚本大家自己找一份，解卷积分析即可，但是有几个问题大家要考虑。
问题1、估计细胞类型特征的时候，基因该如何选择？
问题2、关键性的参数怎么写，detection_alpha和N_cells_per_location
# create and train the model
mod = cell2location.models.Cell2location(
adata_vis, cell_state_df=inf_aver,
# the expected average cell abundance: tissue-dependent
# hyper-prior which can be estimated from paired histology:
N_cells_per_location=5,
# hyperparameter controlling normalisation of
# within-experiment variation in RNA detection:
detection_alpha=200
)
