BioF3 FigCode · SCI 绘图代码集

空间表达（Spatial Feature Plot）

导出日期：2026年6月27日

分类：分布可视化｜ 依赖包：squidpy、scanpy、matplotlib

解决的生物学问题

目标基因在组织中的空间表达模式如何？是否局限于特定解剖区域？

应用场景

Marker 基因空间表达验证
空间差异表达基因展示
组织特异性基因定位
多基因空间共表达分析

输入数据格式

AnnData 空间对象（adata.obsm["spatial"] 含坐标）+ 目标基因名

关键参数

color = [基因列表]（多基因拼图）
img_key = "hires"（叠加组织底图）
cmap = "viridis"（表达热度配色）
ncols（拼图列数）

快速开始

1. 直接在线运行

打开 FigCode 在线绘图，点击本工具卡片的"在线绘图"按钮即可用内置示例数据出图，零环境配置。

2. 本地复现

下载脚本和示例数据，本地 RStudio 运行：

# 下载
curl -O https://<your-site>/figcode/scripts/feature-spatial.R
curl -O https://<your-site>/figcode/data/feature-spatial.csv

3. 安装依赖

# CRAN 包
install.packages(c("squidpy", "scanpy", "matplotlib"))

# Bioconductor 包（如需）
# BiocManager::install(c())

完整代码

import squidpy as sq
import scanpy as sc
import matplotlib.pyplot as plt

# --- Demo: Squidpy 内置小鼠脑 Visium HnE 真实数据 ---
adata = sq.datasets.visium_hne_adata()
sc.pp.normalize_total(adata, target_sum=1e4)
sc.pp.log1p(adata)

# --- 经典小鼠脑区 marker 基因空间表达 ---
# Mbp: 髓鞘（白质）; Hpca: 海马; Lamp5: 皮层; Ttr: 脉络丛
genes = [g for g in ["Mbp", "Hpca", "Lamp5", "Ttr"] if g in adata.var_names]
sc.pl.spatial(
    adata, color=genes,
    img_key="hires", ncols=2,
    cmap="viridis", show=False,
)
plt.savefig("plot_001.png", dpi=150, bbox_inches="tight")

替换为自己的数据

脚本中以 # --- Demo data --- 标注的段落是示例数据生成代码。替换为自己的数据时，保持列名一致即可：

输入格式：AnnData 空间对象（adata.obsm["spatial"] 含坐标）+ 目标基因名
使用 read.csv() / readRDS() 读取本地文件