空间转录组SODB数据库（补充）_空间转库组分析内容

SODB数据库

SODB facilitates comprehensive exploration of spatial omics data | Nature Methods

https://db.cngb.org/stomics/

a–f， SODB的整体设计。六个六边形总结了SODB的六个特点。SODB包含各种类型的空间组学数据（a），这些数据被处理并呈现为统一的Anndata格式（b）。SODB支持交互式探索（e）和自定义数据统计模块（f）。SODB还提供了一个独特的数据探索模块，称为空间组学视图（SOView）。SOView支持高效的数据可视化（d）和交互式数据分析（c）功能。六个六边形特征分为三组：数据管理 （a，b）、基本探索 （e，f） 和高级探索 （c，d）。对于每个组，以不同颜色的标题显示更详细的信息。g， 不同空间技术的信息，包括轮廓分子的类型、分子特征的数量和空间分辨率。以及不同平台之间包含的空间技术的比较：SODB、STomicsDB、SpatialDB 和 SOAR。

在线数据库分析：

文献：1：SODB facilitates comprehensive exploration of spatial omics data

补充泛癌文献

补充泛癌单细胞+空间转录组

Cancer cell states recur across tumor types and form specific interactions with the tumor microenvironment - PubMed (nih.gov)

补充Seurat

本教程演示了如何使用 Seurat (>=3.2) 分析空间分辨 RNA-seq 数据。虽然分析管道与 Seurat 用于单细胞 RNA-seq 分析的工作流程相似，但我们引入了更新的交互和可视化工具，并特别强调空间和分子信息的整合。本教程将涵盖以下任务，我们相信这些任务在许多空间分析中都很常见：

https://satijalab.org/seurat/articles/spatial_vignette.html

​实用干货|Seurat-空间转录组数据基本分析教学 - 知乎 (zhihu.com)