空转 | 结合scRNA完成空转spot注释（Seurat Mapping） & 彩蛋（封面的空转主图代码）

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前面 空间转录组|没有单细胞数据如何做空转spot “注释”？文献和代码都给你！ 介绍了不结合单细胞进行空转spot的注释方式，文献中更多还是结合单细胞转录组数据进行spot注释 。 整合scRNA-seq和空间转录组数据主要有（1）映射（Mapping）和 （2）去卷积（Deconvolution） 两种方法。本文介绍下使用Seurat的实现Mapping结合的方式 ，主要是将 基于scRNA的细胞亚型定位到HPRI图谱上，后续会介绍SPOTlight ，CARD 等 Deconvolution 的方式。 本文使用2022年Cell Rep Med 期刊 “Distinct phenotypic states and spatial distribution of CD8+ T cell clonotypes in human brain metastases ”中的人 脑转移数据，有对应的单细胞数据。选择文献中提到的  patient16作为示例，也就是 GSM5416364_16_features.tsv.gz 和 GSM5420750_spatial.tar.gz。 数据来源：GSE179373 和 GSE179572  ，或 者后 台回 复 “ 空转数据 ” 即可获得本文使 ………………………………