Seurat项目中BuildNicheAssay函数在Visium数据分析中的应用

在单细胞空间转录组分析中，Seurat是一个广泛使用的强大工具包。本文将详细介绍如何使用Seurat中的BuildNicheAssay函数处理10x Visium空间转录组数据，特别是解决FOV参数设置问题。

问题背景

当研究人员尝试在Visium数据上运行BuildNicheAssay函数时，经常会遇到关于FOV(Field of View)参数的配置问题。FOV参数需要正确指定才能成功构建空间邻域分析。

解决方案

在Seurat对象中，FOV参数实际上只需要指定存储空间坐标的FOV实例名称。对于Visium数据，这个名称通常是"slice1"或"fov"。

正确使用方法

sample_obj <- BuildNicheAssay(
    object = sample_obj,
    fov = "slice1",  # 或尝试"fov"
    group.by = "predicted.celltype",
    assay = "niche",
    cluster.name = "niches",
    neighbors.k = 30,
    niches.k = 5
)

技术细节

1. FOV参数：代表"Field of View"，即视野区域，包含空间坐标信息
2. Visium数据结构：通常将空间信息存储在"slice1"或"fov"命名的slot中
3. 参数验证：如果指定的FOV名称不正确，函数会提示错误

常见问题排查

如果遇到类似错误：

Error in `object[[fov]]`: 'i' must be a character vector

可以采取以下步骤：

1. 检查对象中存储的FOV名称
2. 尝试使用"slice1"或"fov"等常见名称
3. 使用str(object@images)查看对象结构，确认正确的FOV名称

总结

正确理解Seurat对象中空间信息的存储方式对于成功运行BuildNicheAssay函数至关重要。通过指定正确的FOV参数名称，研究人员可以顺利开展空间邻域分析，探索细胞类型在组织中的空间分布模式。