SCNT：基于R语言平台的单细胞与空间转录组学数据分析可视化工具开发及应用

本研究针对单细胞(SC)和空间转录组学(ST)数据分析复杂、平台转换困难等问题，开发了R包SCNT。该工具整合Seurat和ggplot2，支持Seurat-H5ad格式互转、高分辨率空间可视化及自动化质控流程，在PBMC和肾脏组织数据中验证了其高效性，为时空组学研究提供了标准化分析框架。

　　

随着单细胞(SC)和空间转录组学(ST)技术的突破，科学家们得以在微米尺度解析组织内基因表达的时空动态。然而，海量数据的涌现带来了分析难题——不同平台数据格式割裂、可视化工具匮乏、质控流程繁琐，这些问题严重制约了ST技术在疾病机制研究中的应用。以10X Visium HD为例，其2μm分辨率虽能捕获精细组织结构，但现有工具难以处理其高复杂度数据，更缺乏针对亚区域分析的灵活可视化方案。

浙江大学医学院附属邵逸夫医院肾病科的研究团队开发了R包SCNT(Single-Cell, Single-Nucleus, and Spatial Transcriptomics Analysis and Visualization Tools)。该工具通过整合Seurat和ggplot2生态系统，构建了从数据预处理到多维可视化的全流程解决方案，相关成果发表于《BMC Bioinformatics》。

研究采用三大核心技术：1)基于reticulate包的Seurat-H5ad双向转换架构，首次实现空间坐标信息的无损迁移；2)创新性结合累积方差贡献(>90%)和方差拐点(<5%)的PCA维度选择算法；3)运用ggplot2的annotation_raster函数开发亚区域切片可视化系统，支持任意坐标范围的基因表达定位。

单细胞数据质控与可视化
通过EasyQC函数对PBMC数据集实施标准化过滤：线粒体基因(MT)≤5%、核糖体蛋白(RP)≤5%、血红蛋白(HB)≤1%。如图2A所示，2639个细胞通过质控。GetPC函数创新采用双阈值法确定最佳主成分数(PC=10)，较传统肘部法则更客观。scDot函数支持Z-score标准化表达值可视化，其多组学扩展功能scMultipleDot可同步展示Control/Disease分组差异(图2F-G)。

跨平台数据转换
SCNT突破性解决了ST数据转换难题(表1)，相比SeuratDisk和sceasy，其独有优势在于保留spatial信息。ReadST函数支持Visium HD的16μm级高分辨率H&E图像读取，为亚区分析奠定基础。

空间转录组学可视化
在人类肾脏Visium HD数据中，stPlot函数实现12个细胞簇的空间映射(图3A)。通过坐标切片技术，首次在R环境中实现类似Squidpy的亚区域分析(图3B)，并精准定位LRP2基因在肾小管区域的表达特征(图3C)。

该研究创建了首个支持Visium HD全功能的R语言分析框架，其创新性体现在：1)将DoubletFinder等复杂流程封装为单函数操作；2)开发基于ggplot2的可定制化ST可视化体系；3)建立跨平台数据交换标准。这些突破不仅解决了当前ST研究中的关键技术瓶颈，更为多组学整合分析提供了新范式。随着Stereo-seq等更高通量技术的普及，SCNT的模块化设计将为时空多组学研究注入持续动能。