发文时间2024.0927
编辑：大壮
临床的高分越来越难了，看来要转变思路做一些小的，微观的，病理组织、细胞、基因、蛋白，门槛高难度大的研究了。
如何入手呢，要有工具啊，Nature Method 发表一个开源研究，良心科研工具Vitessce
多组学技术使得我们可以在单细胞水平上测量成千上万的特征，跨越数百万的细胞。然而，
同时对高维转录组学、蛋白质组学、基因组定位和成像数据类型进行视觉分析仍然是一个挑战
。
在这里，介绍了Vitessce，一个用于探索
多模态和空间分辨单细胞数据的交互式、基于网络的可视化框架
。展示了包括细胞类型注释、基因表达量、空间分辨转录本和细胞分割在内的数百万个数据点的综合可视化。
（1）主要功能：
Vitessce可以整合和可视化多种数据类型，包括基因表达量、空间分辨的转录本、细胞分割等。
它支持在多个协调视图中探索数百万个数据点。
（2）开源软件：
这个真的是普惠群众
Vitessce是一个开源软件，可以在多种计算环境中使用，包括静态网站、网络应用程序、数据门户、Jupyter Notebooks、RStudio和R Shiny应用程序。
（3）数据支持：
Vitessce支持多种文件格式，包括CSV、AnnData、MuData、SpatialData、OME-TIFF和OME-Zarr等。
（4）应用案例：
论文中展示了几个使用Vitessce进行数据可视化的案例，
图1介绍：
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图a
展示了Vitessce作为一个工具，可以集成到网络浏览器和编程语言分析环境中，如Python和R。
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b
说明了Vitessce支持多种数据格式，包括单细胞数据、单分子数据和显微镜数据，并且可以在多种视图中进行可视化。
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c
强调了Vitessce的模块化设计，允许用户将多模态和空间单细胞实验数据与计算分析结果一起进行综合可视化。
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图中的箭头显示了Vitessce能够处理来自不同实验的数据，这些实验可能测量了不同观察子集的共同特征子集。
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图例还提到了Vitessce支持的数据格式和标识符类型，并感谢了Reactome.org提供细胞图像图标
图 2 介绍：
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a
展示了如何使用Vitessce可视化单分子FISH实验数据，包括复杂的图像、RNA分子和细胞分割。
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b
描述了如何将三维多模态成像质谱数据集进行体积渲染，并与热图以及基于蛋白质和脂质/代谢物的降维散点图一起展示。
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c
说明了Vitessce可以同时展示基因表达和染色质可及性的数据。
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d
提供了Vitessce中空间视图支持的可视化层的概览，包括点、斑点、分割和图像，以及如何通过不同的方式对它们进行着色。
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e
强调了Vitessce能够支持并置和叠加多个空间分辨的可视化，增强了数据的比较和解读能力。
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图中还提到了染色体、t-SNE和UMAP这些用于数据分析和可视化的技术和方法。
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