作者，Evil Genius
这一篇我们要继续升级我们的分析流程了，对于空间CNV分析，拿到如下的结果：
我们需要借助inferCNV + python的力量实现这个目标。
空间转录组的CNV（拷贝数变异）分析是一项通过空间基因表达数据来推测基因组拷贝数变异的技术。CNV分析可以帮助我们理解肿瘤或其他组织在不同区域的遗传变异。以下是一个基本的CNV分析流程：
1. 数据预处理
读取空间转录组数据：使用Python和R的包（如Scanpy、Seurat）来读取空间转录组数据。
归一化和滤波：对数据进行归一化和高质量细胞筛选。
2. 基因表达矩阵的构建
提取空间转录组数据中的基因表达矩阵。
将基因表达矩阵转换为适用于CNV推断的格式，如每个细胞/区域的基因表达水平。
3. CNV推断
InferCNV（R包）：这是常用的工具，可以使用单细胞RNA测序数据推断
标签：CNV,表达,流程,基因,升级,转录,空间,数据 From： https://blog.csdn.net/weixin_53637133/article/details/142956062