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一：数据介绍

ST_heart_all_detected_nuclei.RData数据

heart.RData数据与R的rgl包密切相关，以下四个子数据是做三维观测时定义的perspective数据：

• ant.view

• left.view

• pers.view

• post.view

• right.view
  还包括如下两个数据：

• organ

• organ.dwnsmp

organ.dwnsmp实际上是低分辨率的心脏三维架构，organ数据跟organ.dwnsmp类型一致，但分辨率较高。

因为数据类型特别，而且主要用作三维数据的立体展示，本推文不做进一步的介绍。

ST_heart_spot_data.RData数据（重点）

ST_heart_spot_data数据较为完备，github上对该数据的描述也较为详细。本推文将针对这一数据做Shiny展示。

	
ggplot(att,aes(x=V1,y=V2,colour=name)) +    
    geom_point(show.legend=F) +    
    facet_wrap(vars(image),nrow=3) +    
    labs(x='',y='') +     
    theme_minimal() %+replace% theme(axis.text=element_blank())

上图中每个点对应一个spot，每个spot对应的超过20000个genes的count值见于数据heart$genes。数据很小，共 1467 spots X 20658 genes.

heart$genes （不妨称之为CountMatrix）里的基因名称使用Ensembl Gene ID来表示的，方便起见，我们将之转化为Gene Symbol:

二：SPOT数据的Shiny展示

输入

两个输入，截图如下：

gene名称不区分大小写，如果输入了一个不存在的gene名称，比如money，会做如下提示，截图如下：

输入正确的基因名称，并选择image，提示如下（截图如下，利用R的praise包随机显现一句对使用者的真实评价）：

结果之图1

显示按照平均Count值排序后的图形，横坐标为genes，纵坐标为Mean Counts，hover到每个点，显示gene名称、Mean Count值、在所有gene中的rank。并对输入的基因highlight显示，红色箭头、红色点。截图如下：

结果之图2

bubble图，横坐标为count值，纵坐标为几个Sectors，点大小表示count取某值的spots的数目。大部分genes在spots中的count值为0，或者很小的数，截图如下：

对于表达高的genes（比如某些marker gene，可以在图1中，鼠标hover后挑取高表达的gene）,典型的结果截图如下（gene TPM1）：

结果之图3

spot位置及Count的图，鼠标hover到点，会显示Sector、Count值、spot位置信息。如果count为0，则点显示为一个无填充色的鸭蛋。如果count>0，则按照colorbar来显示，count越大，红色愈深。

大部分genes在spots中的count值为0，或者很小的数，截图如下（Gene is MADD & Image is 6_CN74_E2_HE）：

对于表达高的genes（比如某些marker gene，可以在图1中，鼠标hover后挑取高表达的gene）,典型的结果截图如下（Gene is TPM1 & Image is 6_CN74_E2_HE）：

三：说明