bio-workflows-spatial-pipeline

用途：为 Visium、Xenium 等空间转录组数据提供端到端分析流程，从 Space Ranger 输出到带注释的空间数据。主要能力：使用 squidpy/scanpy 读取 Visium 与 Xenium 数据；计算并可视化质控指标（总计数、基因数、线粒体比例）并过滤；归一化、对数转换、高变基因选择、PCA、邻居图、UMAP 与 Leiden 聚类；构建空间邻居图，进行邻域富集、共现分析与 Moran's I 空间自相关（识别空间可变基因）；通过空间约束的 Leiden 聚类检测空间域；绘制空间基因表达、聚类标记与空间域图，并保存 h5ad 结果。使用方式：需安装 scanpy、squidpy、numpy、matplotlib，参考示例基于 matplotlib 3.8+、numpy 1.26+、scanpy 1.10+、squidpy 1.3+；先验证版本，若出现 ImportError、AttributeError 或 TypeError，应检查已安装包的实际 API 并调整示例，而非重复重试。典型调用包括 sq.read.visium、sq.read.xenium、sc.pp.calculate_qc_metrics、sc.pp.normalize_total、sc.tl.leiden、sq.gr.spatial_neighbors、sq.gr.nhood_enrichment、sq.gr.spatial_autocorr 等。适用场景：空间转录组数据的探索性分析、空间域识别、空间可变基因与细胞邻域关系研究。限制：资料未提供去卷积（cell2location）、细胞通讯等步骤的具体代码；未说明运行环境、性能与依赖冲突处理；示例参数需按数据调整。