绝大部分单细胞空间转录组数据都缺胳膊断腿

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我们粗浅的认为空间单细胞约等于10x技术，虽然说确实是有很多其它空间单细胞技术可以产出各式各样的数据。但是前期我们还是着重于介绍10x的空间单细胞文件格式详解 ，里面 提到的几个案例其实并不是所有的数据集都是可以分析的，因为作者提供的文件本身就是缺胳膊断腿的。

可以成功读取的单细胞空间转录组数据文件

比如2021-GSE158328-肠道发育的，自己下载 GSM4797916_A1.tar.gz ，然后解压可以看到它每个样品其实有两个文件夹 ：

% ls -lh *|cut -d" " -f 7-

raw_feature_bc_matrix:

28K 2 20 2020 barcodes.tsv.gz
 298K 2 20 2020 features.tsv.gz
 18M 2 20 2020 matrix.mtx.gz

spatial:

1.6M 2 20 2020 aligned_fiducials.jpg
 1.8M 2 20 2020 detected_tissue_image.jpg
 163B 2 20 2020 scalefactors_json.json
 4.6M 2 20 2020 tissue_hires_image.png
 496K 2 20 2020 tissue_lowres_image.png
 180K 2 20 2020 tissue_positions_list.csv

上面的两个文件夹需要独立读取，代码如下所示：

library(Seurat) 
## 首先读取表达矩阵数据
ct = Read10X("./GSE158328_RAW/A1/raw_feature_bc_matrix") 
## 然后读取image信息
img <- Read10X_Image(image.dir = file.path("./GSE158328_RAW/A1/", 
 "spatial"), filter.matrix = TRUE) 
## 接着创建seurat对象
# https://rdrr.io/github/satijalab/seurat/src/R/preprocessing.R
sceP <- CreateSeuratObject(counts = ct, assay = "Spatial") 
img <- img[Cells(x = sceP)] 
DefaultAssay(sceP = img) <- "Spatial" 
sceP[['slice1']] <- img

接着我们一起看看 2022-复旦高强课题组-结直肠癌肝转移空间单细胞数据：

# 空间单细胞的文件在文献pdf里面的可以找到地址：ST-colon2
% ls -lh *|cut -d" " -f 7-

77K 12 15 2021 barcodes.tsv
 162K 12 15 2021 coordinates.tsv
 15M 12 19 2021 filtered_feature_bc_matrix.h5
 601K 12 15 2021 genes.tsv
 127M 12 15 2021 matrix.mtx
 166B 12 19 2021 scalefactors_json.json
 16M 12 19 2021 tissue_hires_image.png
 1.4M 12 19 2021 tissue_lowres_image.png
 184K 12 19 2021 tissue_positions_list.csv

这个文献对每个样品提供了Market Exchange Format (MEX) 和 Hierarchical Data Format (HDF5) 两种格式的表达量矩阵，这个时候我们一般来说会选择那个 filtered_feature_bc_matrix.h5 读取后分析即可。但是需要简单的制作一下文件夹目录结构如下所示：

 ST-colon1 % tree -h 
[ 288] .
├── [ 192] Spatial
│   ├── [ 165] scalefactors_json.json
│   ├── [ 16M] tissue_hires_image.png
│   ├── [1.5M] tissue_lowres_image.png
│   └── [184K] tissue_positions_list.csv 
├── [ 23M] filtered_feature_bc_matrix.h5

很清晰的，每个样品都是一个独立的文件夹，里面有一个h5文件，以及图片文件夹（Spatial），如下所示：

一个h5文件，以及图片文件夹（Spatial）

因为实在是太标准，所以读取它就一句话代码即可：

library(Seurat) 
sceP = Load10X_Spatial(data.dir = "./inputs/ST-colon1/",
 filename = "filtered_feature_bc_matrix.h5",
 assay = "Spatial", 
 slice = "test")

理想是美好的，现实是骨感的

前面介绍10x的空间单细胞文件格式详解 的时候我们列出来了很多案例，其实更多的是没办法成功读取的， 比如2022的文章：《Different Molecular Features of Epithelioid and Giant Cells in Foreign Body Reaction Identified by Single-Cell RNA Sequencing》，给出来的空间单细胞文件是：

% ls -lh *|cut -d" " -f 7-

211M 5 17 2022 GSM6160936_vis01_Sponge-4.tif.gz
 96K 5 13 2022 GSM6160936_visium_meta_data.txt.gz
 6.6M 5 13 2022 GSM6160936_visium_raw_counts.txt.gz

可以看到，虽然说我们可以读取GSM6160936_visium_raw_counts.txt.gz去构建单细胞表达量矩阵对象，也可以读取GSM6160936_visium_meta_data.txt.gz看看具体的每个空间spot是什么细胞类型，它的属性，但是我们没办法读取 GSM6160936_vis01_Sponge-4.tif.gz这样的空间切片的图片信息。相当于就前功尽弃了，但是考虑到它有tif.gz这样的空间切片的图片信息，其实是可以从fastq文件开始， 走spaceranger定量流程，详情请见：空间单细胞的上游定量流程（spaceranger，10x技术）

学徒作业

在 PRJNA791135-SRA Links for BioProject (Select 791135) - SRA - NCBI 可以看到这个空间单细胞转录组的fastq文件，下载后，配套它的tif.gz这样的空间切片的图片走spaceranger定量流程，然后简单的处理它！做一个初步的降维聚类分群即可哈：

初步的降维聚类分群

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