摘要：
🧬 空间邻域组成聚类系统性总结：从特征构建到方法选择 一、任务目标：识别“空间亚型” 空间亚型分析旨在根据细胞在组织中邻域结构的组成特征，识别出功能或状态上不同的“空间细胞类群”，如不同的 CAF 微环境类型。 二、分析流程概览 ✅ 输入数据： CAF × CellType 的邻域比例矩阵 每个 阅读全文
posted @ 2025-05-27 23:41
tomorgen
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摘要：
🧠 空间蛋白组成像技术系统总结：原理、流程与算法解析 一、核心概念：空间成像 + 抗体标签 空间蛋白质组学本质是： 将蛋白表达的定量信息保留在组织空间中，通过抗体特异识别 + 成像技术进行测定 二、两大技术路线：光学 vs 质谱成像 类型 原理 代表技术 光学类 抗体接荧光标签，多轮成像、融合通道 阅读全文
posted @ 2025-05-27 23:23
tomorgen
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摘要：
如果你想在 Markdown 中插入类似 🧪 这样的图标（Emoji 表情），以下是一些推荐网站，它们可以帮助你 查找、复制和使用 Emoji/图标，适合用于 Markdown 文档、笔记或演示中： ✅ 推荐的 Emoji 图标网站（Markdown 友好） 1. Emojipedia 📚 全球 阅读全文
posted @ 2025-05-27 23:15
tomorgen
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🧠 一、Visium 的本质：“小块上的 bulk RNA” ✅ 关键事实： 特征 描述 单位 每个 Visium spot 约 55μm，包含 1–10 个细胞 本质 是一个局部 bulk RNA-seq，测量的是所有细胞表达的总和 输出矩阵 Spot × Gene，无法直接提供单细胞层面的表达 阅读全文
posted @ 2025-05-27 23:03
tomorgen
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摘要：
✅ 简洁总结（三句话版） CosMx / MERSCOPE 提供高分辨率的细胞级空间数据，适合进行 精细的邻域建模； Visium ST 虽然分辨率低，但样本量大，适合用于验证前者发现的 空间模式在低分辨率下是否依然成立； 从 CosMx 验证到 Visium 可测试模式的稳定性与泛化性，反过来不具 阅读全文
posted @ 2025-05-27 22:52
tomorgen
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摘要：
是的，你理解得基本正确！这里提到的 Lunaphore COMET assay 确实是一种空间蛋白质组学技术，但它有一些特定的特点，下面我来系统解释一下它是什么、怎么工作、和其他空间蛋白组学方法有什么不同。 🔬 一、什么是 COMET assay by Lunaphore？ COMET 全称是 C 阅读全文
posted @ 2025-05-27 22:40
tomorgen
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