空间转录组CRAD遇到问题

Question

你好 我在进行CRAD的时候遇到这个问题

并且你提供的代码中 spatial_count <-  GBM4@assays$Spatial@counts 我的V5版本只能在sc_count <- scRNA@assays[["RNA"]]@layers[["counts"]]中显示出来  
而且显示出来的counts  没有行名也没有基因名  和你提供的实例不一致  同样的单细胞数据的count也是一样的 没有行名和列名
6 x 12665 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
                                                                                                               
[1,] . . . . . . 1 1 . . . 2 . . . . . . 2 1 . . . . . . . . . 2 . . . . . . . . . 1 . . . . 1 . . 2 . . ......
[2,] . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . 3 . . . . 1 . . . . . . . . 3 . . . . . . . . 1 . . . . . . . ......
[3,] . . . . 2 . . 1 . 2 . . . . . . 1 . 1 . 1 2 . 1 1 . . 1 . 2 . . . . . . . 1 . 1 1 . 1 . . 1 2 2 . 1 ......
[4,] . . . 1 1 . . 7 1 1 . 1 . . . . . . . 1 1 2 . . 1 . . . . 1 . . 2 . . . . . . . 1 1 . . . . . 1 . . ......
[5,] 1 2 1 1 2 . . 4 1 2 1 . . . . 1 1 . . 7 . . 1 1 1 . 1 . 1 4 . . . 1 . . . . 1 6 . . 1 . 1 3 1 3 1 . ......
[6,] . . . . . . . 1 . . . 1 . . . . . . 1 . . . 1 1 3 . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . ......

求赐教

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问

你好，根据你的描述，你遇到了几个问题：首先是从空间转录组数据中提取计数矩阵时的格式问题，其次是在创建CARD对象时出现的细胞名称不匹配错误。下面是针对这些问题的解决方案：

1. 解决空间转录组与单细胞RNA-seq数据格式问题

• 确保数据一致性：检查单细胞RNA-seq和空间转录组数据是否使用了相同的基因标识符（如Ensembl ID或Gene Symbol）。如果不同，请转换到统一的标准。
• 处理无行名/列名的问题：
  1. 如果spatial_count没有行名，可以尝试从原始文件或其他元数据中获取这些信息，并将其添加到spatial_count对象上。
  2. 对于sc_count同样操作，确保其有正确的行名（基因ID）和列名（细胞条形码）。

2. 调整代码以适应Seurat V5版本

假设你已经解决了上面提到的数据格式问题，下面是如何调整代码来适应新的Seurat版本以及如何正确创建CARD对象。

修改后的代码示例

# 假设你已经加载了必要的库
library(Seurat)
library(CARD)

# 获取单细胞数据中的计数矩阵
sc_count <- scRNA@assays[["RNA"]]@layers[["counts"]]

# 确保sc_count有正确的行名和列名
rownames(sc_count) <- rownames(scRNA)
colnames(sc_count) <- colnames(scRNA)

# 获取空间转录组数据中的计数矩阵
spatial_count <- GBM4@assays$Spatial@counts

# 确保spatial_count也有适当的行名
if(is.null(rownames(spatial_count))) {
  rownames(spatial_count) <- rownames(GBM4)
}

# 提取空间位置信息
spatial_location <- SpatialDim(GBM4)

# 单细胞元数据
sc_meta <- [e-mail]

# 创建CARD对象
CARD_obj <- createCARDobject(
  sc_count = sc_count,
  sc_meta = sc_meta,
  spatial_count = spatial_count,
  spatial_location = spatial_location,
  ct.varname = "celltype",
  ct.select = unique(sc_meta$celltype), # 细胞类型列名
  sample.varname = "orig.ident"
)

# 执行后续分析...

3. 验证数据一致性

• 在运行上述代码之前，请务必验证sc_count和spatial_count的行名（基因）是否完全一致。如果不一致，可能需要进行额外的数据预处理步骤，比如基因注释映射等。

通过以上步骤，你应该能够解决遇到的问题并成功构建CARD对象来进行空间细胞成分反卷积分析。如果还有其他具体问题或错误提示，请提供更多信息以便进一步帮助。