Seurat空间转录组数据分析:从GEO数据构建Visium对象
2025-07-02 00:56:49作者:苗圣禹Peter
概述
空间转录组技术如10x Genomics Visium正在改变我们对组织微环境的理解。许多研究团队将Visium数据上传至GEO数据库,通常包含四个关键文件:表达矩阵、坐标信息、图像文件和缩放因子。本文将详细介绍如何利用这些文件构建Seurat空间转录组分析对象。
数据准备
典型的Visium数据集包含以下四个文件:
filtered_feature_bc_matrix.h5
- 表达矩阵文件(HDF5格式)tissue_positions_list.csv
- 空间坐标信息scalefactors_json.json
- 图像缩放因子image_lowres_image.png
- 组织切片图像
构建Seurat对象的正确方法
Seurat提供了专门的函数Load10X_Spatial
来简化Visium数据的加载过程。这个函数会自动识别并整合所有必需的文件,前提是将它们放在同一个目录下。
# 设置数据目录路径
data_dir <- "path/to/your/visium/data/folder"
# 加载空间转录组数据
visium_obj <- Load10X_Spatial(data.dir = data_dir)
手动构建的替代方案
如果自动加载遇到问题,也可以选择手动构建对象:
- 读取表达矩阵:
counts <- Read10X_h5("filtered_feature_bc_matrix.h5")
- 处理空间坐标:
positions <- read.csv("tissue_positions_list.csv", header = FALSE)
colnames(positions) <- c("barcode", "in_tissue", "array_row", "array_col",
"pxl_row_in_fullres", "pxl_col_in_fullres")
rownames(positions) <- positions$barcode
- 创建Seurat对象并添加空间信息:
visium_obj <- CreateSeuratObject(counts = counts, assay = "Spatial")
visium_obj[["spatial"]] <- CreateDimReducObject(
embeddings = as.matrix(positions[, c("pxl_row_in_fullres", "pxl_col_in_fullres")]),
key = "spatial_",
assay = "Spatial"
)
常见问题解决
-
坐标文件格式问题: 如果坐标文件列名异常(如X0, X0.1等),需要手动指定列名或重新命名。
-
图像加载问题: 确保图像文件与缩放因子文件在同一目录,且文件名符合标准命名规范。
-
表达矩阵与坐标不匹配: 检查barcode是否一致,必要时进行过滤和匹配。
最佳实践建议
- 优先使用
Load10X_Spatial
函数,它已针对Visium数据优化 - 保持原始文件结构不变,不要重命名或移动文件
- 在处理多个样本时,为每个样本创建单独的子目录
- 加载后检查对象完整性:
# 检查空间坐标
SpatialFeaturePlot(visium_obj, features = "nCount_Spatial")
通过以上方法,研究人员可以高效地将GEO中的Visium数据转换为Seurat对象,为后续的空间转录组分析奠定基础。
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