可以使用barcoding空间转录组和单细胞数据，算出相邻的以及单个方格内部，一对指定细胞间，是否存在相互通讯的P值和相关系数；Giotto则是根据HPRI或barcoding数据，得出每对不同类型的细胞间相互通讯的分值。
通过对约80，000个星形胶质细胞进行单细胞转录组测序，发现炎症引起了广泛的反应，亚型星形胶质细胞经历了不同的炎症转变，并具有明确的转录组特征。利用空间转录组学和原位杂交技术，研究团队将炎症诱导的反应性星形胶质细胞的关键亚状态定位于大脑区域。
通过单细胞细胞类型鉴定结果辅助判定空间转录组的细胞类型 空间转录组分辨率达不到单细胞水平，10x 目前一个 spot 捕获 1~10 个细胞，所以如果仅仅通过空间转录组的数据是无法精确判定每个 spot 的主要细胞类型的。 最近Nature Biotechnology 上发表了一个 MIA 算法，可以很好的解决空间数据冗杂的现象。
年3月，德克萨斯大学的Nicholas E. Nasvin团队在 Nature Biotechonology 上发表题为“Spatial charting of single-cell transcriptomes in tissues”的研究论文，开发了一种名为CellTrek的计算方法，结合了空间转录组以及单细胞转录组数据集，通过共嵌入和度量学习方法来实现单细胞空间映射。
探索胚胎干细胞与微环境之间的相互作用 在胚胎发育研究中，可以通过细胞互作探索发育相关细胞类型之间的相互作用，分析胚胎发育机制。2021年，发表在Cell Research上的一篇文章联合了单细胞和空间转录组数据研究小鼠胎肝（造血干细胞与多能祖细胞）HSCs/MPPs的扩增功能。
X Genomics提供的空间转录组数据和单细胞数据联合分析主要涉及以下几种主流方法：共表达分析：使用共表达网络分析（WGCNA）或其他相关性分析方法，识别在不同细胞类型或组织区域中共同表达的基因。空间映射和细胞类型注释：使用单细胞数据对空间转录组数据中的细胞进行类型注释。
RNA-seq（RNA测序）是一种先进的转录组研究技术，它利用高通量测序平台来直接测量细胞中的RNA分子数量。这种技术能够提供关于基因表达的定量信息，包括未知基因的发现、已知基因的表达水平变化、以及可变剪接事件等。
RNA-Seq（RNA sequencing），也称为全转录组测序，是一种利用深度测序技术来研究样本的RNA组成的技术。这种技术能够提供关于细胞中RNA存在性和丰度的信息，可以用来鉴定和量化在特定时间点或条件下所有类型的RNA分子，包括mRNA、非编码RNA和小RNA。RNA-Seq开始于RNA的抽取和纯化。
【答案】： 转录组学（transcriptomics）是在基因组学后新兴的一门学科，即研究特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA（包括mRNA和非编码RNA.的类型与拷贝数。Illumina提供的mRNA测序技术可在整个mRNA领域进行各种相关研究和新的发现。
RNA-Seq原始数据质量控制（QC）是非常重要的一个环节，由于各种原因，例如测序平台、实验操作等，原始测序数据可能存在不少问题，如低质量读段、接头序列、污染序列等。为了确保后续分析的准确性，需要先进行质量控制。
1、转录组测序可以用于凑数据，但需要注意以下问题：参考基因组的质量会影响转录组的注释效果，如果参考基因组质量不高，会导致转录组注释的可变剪切和转录本数目不准确。转录组测序需要设置多个生物学重复样本进行分析，如果某个样品与其他样品相关性不好，可以将该样本剔除并进行差异分析。
2、转录组测序一般是对用多聚胸腺嘧啶（oligo-dT）进行亲和纯化的RNA聚合酶II转录生成的成熟mRNA和ncRNA进行高通量测序。
3、转录组测序是一种高通量测序技术，可以在单个细胞或组织中全面分析并鉴定RNA的类型、数量和序列。这种方法可以揭示基因表达、基因调控、剪切变异等方面的信息，从而帮助我们更深入地了解细胞和组织的生物学功能。
4、数据量和复杂性：转录组测序涉及较大的数据量，因为它通常涉及大量细胞或组织样本。单细胞测序则具有更高的数据复杂性，因为每个单细胞的RNA需要分别测序，样本数通常较少。数据分析方法：由于单细胞测序数据具有高度异质性，因此需要特定的数据分析方法来处理和解释数据，如聚类分析、降维算法等。
1、下面是一般的转录组学分析流程：样品收集与处理：首先，从感兴趣的生物体细胞或组织中收集样品，注意采集要符合生物安全和伦理规范。然后，对样品进行预处理，包括细胞破碎、RNA提取和纯化等步骤。
2、低质量序列过滤 Trimmomatic软件用于去除序列文件中的适配器，并进行碱基修饰和修剪，同时去除低质量序列。 序列比对到参考基因组 HISAT2软件用于将处理后的fasta序列与参考基因组比对，以分析转录组。转录组包括mRNA、非编码RNA（ncRNA）、核糖体RNA（rRNA）等。
3、转录组分析总体流程如图所示，主要分为上游分析（原始数据质量控制、比对、组装、定量），下游分析（差异分析、富集分析）和高级分析（共表达分析、GSEA、时序性分析等）。整个流程图左侧为结构分析（SNV分析、可变剪切分析、差异外显子分析（DEU）及新转录本鉴定），右侧主要为基因表达分析。
4、数据来源 假设有两个不同组织（PR和SR），每个组织各区三个样本，一共六个样本，利用illumina平台进行转录组测序，得到双端测序数据。
5、以真核转录组测序为例，实验流程为总RNA提取-mRNA分离-建库试剂-定量-文库回收-桥式扩增-上机测序；项目分析流程为数据产出数据=数据去杂-转录组拼接-SSR分析及SNP分析-基因功能注释-基因表达差异分析-差异基因表达模式聚类-差异基因富集分析。
RNA测序数据分析软件：如Tophat、Cufflinks等。这些软件用于处理和分析RNA测序数据，包括转录组组装和基因表达分析等。 蛋白质结构预测软件：如PhyreSwiss-model等。这些软件用于通过序列信息来预测蛋白质的三维结构。
KEGG分析；lnc；PCA分析；TCGA；1TCGA分析-Jhon-stone；1蛋白互作和共表达网络升级版；1蛋白互作与共表达网络简化版；1环状RNA测序；1甲基化分析；1课件；1外显子分析；1小RNA测序；1转录组分析；果粉称iPhone15系列性能升级不足预期，为什么在当下。
MapESS是一款用于生物信息学研究的软件工具，通常用于注释和分析大量的基因组序列数据。通过MapESS，用户可以高效地进行不同物种的比对、序列分析和序列注释。这些功能为研究人员提供了大量的数据，从而有助于更好地理解基因组和相关DNA序列，并揭示它们在生物系统中的功能和作用。
而且只会C/C++肯定是不行的，选择方便自己的工具也是很重要的。C/C++也只是工具的一种。在统计分析方面R就很方便。如果想自己做神经网络结构的话，python也很好用。不过到了实用的方面，你做的东西走向产品化。C++就变得非常重要了。
