# 第 00 章 导读与学习路线

> 本章是全书的总入口。读完后，你会知道这本书要带你完成一件什么事、为什么要做这件事、按什么节奏学、需要什么准备。

## 本章目标

读完本章后，你应该能：

1. 用自己的话说清楚“空间生态位 × 细胞通讯重编程”课题的全貌；
2. 说出传统单细胞测序与空间转录组的核心差异，以及本书创新点所在；
3. 对照学习路线图（图 0-1）指出全书 16 章分属哪个阶段；
4. 根据三周/六周进度表制定自己的学习计划；
5. 明确本书配套资源（17 张图、10 个 R 脚本、示例数据）的位置与用途。

## 0.1 这本书讲什么

先给一个“全景快照”。

肿瘤不是一堆癌细胞的简单堆积，而是一个“微型社会”：里面有癌细胞、成纤维细胞、免疫细胞、血管内皮细胞，还有把它们黏在一起的**细胞外基质**（extracellular matrix, ECM）。这些细胞之间不断通过**配体-受体**（ligand-receptor）对话——有的促进生长，有的抑制免疫，有的拉来更多血管。我们把这套对话叫作**细胞通讯**（cell-cell communication, CCC）。

本书要带你完成的课题，用一句话说是：

> **比较肿瘤组织不同空间生态位的细胞通讯网络，揭示微环境中的“通讯重编程”信号。**

拆开来看，这个课题分三步。

**第一步：识别空间生态位（spatial niche）。** 把一块组织切片划分成功能不同的区域——**肿瘤核心**（tumor core）、**侵袭前沿**（invasive front）、**免疫浸润区**（immune-infiltrated region）、**基质区**（stromal region）。这四个区域细胞组成不同、行为不同、通讯也不同。

**第二步：比较各生态位的细胞通讯网络。** 在每个生态位内部，分别构建“谁向谁发了什么信号”的通讯网络，统计通讯的数量、强度与通路，然后横向比较：侵袭前沿和肿瘤核心的通讯有什么不一样？免疫浸润区里 T 细胞和 B 细胞在聊什么？

**第三步：发现“通讯重编程”信号。** 所谓**通讯重编程**（communication reprogramming），指的是肿瘤组织不同区域的通讯网络发生了系统性改变——比如免疫抑制信号（PD-L1/PD-1）只在某个生态位高活性，侵袭相关通路（TGF-β、CXCL12）在侵袭前沿被“打开”。这种“位置依赖的通讯差异”，正是我们要找的核心发现。

现在看不懂 PD-L1/PD-1、TGF-β 这些名词没关系，第 01 章会逐个讲清楚。

## 0.2 为什么选这个课题

三个理由。

**理由一：传统单细胞测序丢掉了空间位置。** 单细胞 RNA 测序（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）把组织解离成一个个细胞，能给出“每个细胞表达什么”，却给不出“这个细胞原来在组织的哪个位置”。而肿瘤的很多关键行为恰恰是位置决定的：肿瘤核心缺氧、侵袭前沿与基质交界、免疫浸润区聚集大量免疫细胞——这些信息在解离的那一刻就永久丢失了。

**理由二：空间转录组把位置找回来了。** 空间转录组（spatial transcriptomics）在组织切片上直接测表达，每个测量点都带着坐标。于是我们第一次能回答：“这片组织里，不同位置的细胞分别是谁、在干什么、怎么交流。”

**理由三：创新点在“生态位视角”。** 多数空间转录组分析做的是“全局分析”：把整张切片当成一个整体，算平均通讯。但肿瘤恰恰是高度异质的——全局平均会掩盖位置特异的信号。本书的卖点是把分析单位从“整张切片”下沉到“生态位”，在生态位内部算通讯、生态位之间比差异。这个视角本身就是可发表的创新点（第 05 章会专门拆解）。

## 0.3 学习路线图

全书 16 章加 3 个附录，按四阶段组织：

- **基础铺垫（第 01–04 章）**：生物学基础、空间转录组原理、R/Python 入门、生态位与通讯方法学总览；
- **课题设计（第 05 章）**：把“生态位 × 通讯重编程”拆成可执行的假设与步骤；
- **分析主线（第 06–13 章）**：环境搭建 → 数据获取 → 预处理质控 → 聚类注释 → 生态位识别 → 通讯分析 → 差异通讯（重编程）；
- **写作交付（第 14–16 章）**：论文级图表、结果解读与写作、常见问题排错。

![图 0-1 全书技术路线图。四阶段彩色流程图：基础铺垫 → 课题设计 → 分析主线（环境数据 → 预处理 → 注释 → 生态位 → 通讯 → 重编程）→ 写作交付。建议把这张图贴在桌前，随时确认自己走到哪一步。](figures/fig01_roadmap.png){width=85%}

动手之前，先确认环境能不能跑本书的代码：

```r
# 本书技术栈速查（包安装详见第 06 章，这里先确认 R 版本）
R.version.string                    # 本书要求 R ≥ 4.3

if (requireNamespace("Seurat", quietly = TRUE)) {
  packageVersion("Seurat")          # 本书要求 Seurat v5
} else {
  message("Seurat 还没装——别急，第 06 章会手把手教你。")
}
```

**运行结果解读：** 第一行输出你的 R 版本，≥ 4.3 即可；如果 Seurat 未安装，你会看到一句提示而不是红色报错，这是正常现象。环境搭建的完整流程在第 06 章。

## 0.4 学习进度表

你可以选“三周速成版”或“六周从容版”。三周版适合每天能投入 2–3 小时、有基础编程经验的人；六周版适合每天 1 小时、边学边练的新手。两个版本都建议按“通读一章 → 复现代码 → 完成练习”的节奏推进，不要只读不练。

**三周速成版**

| 周次 | 内容 | 产出 |
| --- | --- | --- |
| 第 1 周 | 第 00–03 章：导读、生物学基础、技术原理、生信入门 | 环境可用；跑通第 03 章的 20 分钟热身练习 |
| 第 2 周 | 第 04–07 章：方法学总览、课题设计、环境搭建、数据下载 | 写出自己的“一句话课题”；Visium 数据下载完成 |
| 第 3 周 | 第 08–13 章：预处理 → 注释 → 生态位 → 通讯 → 重编程 | 完整分析流程跑通，得到差异通讯与重编程信号 |
| 之后 | 第 14–16 章 | 论文级图表与写作初稿 |

**六周从容版**

| 周次 | 内容 | 产出 |
| --- | --- | --- |
| 第 1 周 | 第 00–01 章 | 理解全书框架与肿瘤微环境概念 |
| 第 2 周 | 第 02–03 章 | 掌握 Visium 原理；完成 R/Python 基础练习 |
| 第 3 周 | 第 04–06 章 | 方法学总览；课题一句话；环境搭建完成 |
| 第 4 周 | 第 07–08 章 | 数据下载完成；预处理与 QC 图（对应 fig07_qc.png） |
| 第 5 周 | 第 09–10 章 | 细胞类型注释与生态位识别图（对应 fig09、fig10） |
| 第 6 周 | 第 11–13 章 | 分区通讯与重编程分析（对应 fig12–fig16） |
| 之后 | 第 14–16 章 | 论文级图表、写作与排错 |

## 0.5 前置要求与心态

**硬件上，** 一台 8–16 GB 内存的电脑即可——Visium 单切片在 R 中约占 2–6 GB 内存（见 00-TECH 第 2 节）；需要安装 R ≥ 4.3、RStudio 与 Python ≥ 3.10，具体流程在第 06 章。

**知识上，** 本书默认读者“会一点点 R 或 Python”，但第 03 章会补上够用的基础，所以零基础也能跟。你不需要是编程高手，也不需要背下所有生物学名词——名词会反复出现，见多了自然记住。

**心态上，** 请带上三样东西：

1. **耐心**。报错是常态，不是你的错。每一行报错都是学习机会，本书第 16 章专门讲排错。
2. **复现精神**。先老老实实跑通本书代码，再改参数、换数据、加自己的想法。复现是创新的前提。
3. **质疑习惯**。看到结论先问“这是分析结果还是生物学解释？”——本书会反复提醒：通讯推断是**计算预测**，不是直接测量。

## 0.6 如何使用本书

每章都按固定结构组织（本章目标 → 正文 → 代码 → 图 → 小结 → 练习与思考），建议按四步使用：

1. **通读一章**，只看文字和图，建立整体印象，不急着跑代码；
2. **复现代码**，把代码块逐个跑通，看“运行结果解读”，理解每段代码在干什么；
3. **对照图注**，把跑出的结果和书里的图（figures/ 目录）对照，确认自己读懂了；
4. **做练习**，完成每章末尾的“练习与思考”，尤其是“动手题”——那是检验你真正学会的试金石。

两个提醒：代码里的参数（比如聚类分辨率、过滤阈值）不是圣经，第 08 章会教你“基于分布而非拍脑袋”地设定阈值；每章末尾的参考文献按 [作者 年份] 格式标注，附录 B 汇总，需要深挖时按图索骥。

## 0.7 本书配套资源

| 资源 | 数量 | 位置与说明 |
| --- | --- | --- |
| 教学图 | 17 张 | figures/ 目录；fig01–fig06 为手绘概念示意图，fig07–fig17 为“模拟数据演示”的分析结果图 |
| 可运行脚本 | 10 个 R 脚本 | code/01_setup.R 到 code/10_summary.R，对应第 06–15 章，按编号顺序运行 |
| 示例数据 | 主示例 + 模拟数据 | 主示例为 10x Visium 人乳腺癌 demo（官网公开下载，第 07 章）；教学图为模拟数据风格 |

配套目录长这样（数据下载前先建好骨架）：

```bash
# 本书配套目录一览（在项目根目录运行；Windows 用 dir 代替 ls）
ls spatial-niche-tutorial/
# tutorial/  各章 markdown 源文件
# figures/   17 张教学图
# code/      10 个可运行 R 脚本
# data/      下载的数据（第 07 章创建）
# envs/      环境文件（第 06 章创建）
```

**运行结果解读：** 输出列出项目根目录下的文件夹。data/ 与 envs/ 要到第 06、07 章才会创建，现在没有是正常的。

需要说明的是：fig07–fig17 是**模拟数据演示**，目的是让你看到“真实分析会长什么样”；你的任务是跟着第 07–13 章，用真实数据自己跑出同款图。

## 本章小结

- 本书目标：完成“识别生态位 → 比较生态位通讯 → 发现通讯重编程”的完整课题；
- 选题理由：单细胞丢位置、空间转录组保位置、创新点在生态位视角；
- 学习节奏：16 章四阶段，三周速成或六周从容皆可；
- 心态：耐心、复现、质疑；前置要求很低，坚持要求很高。

## 练习与思考

1. （动脑题）用一句话向一位不懂生信的朋友解释：为什么“细胞在组织里的位置”很重要？
2. （动脑题）对照图 0-1，指出“细胞类型注释”（第 09 章）属于哪个阶段？它和“生态位识别”（第 10 章）是什么关系？
3. （动手题）运行 0.3 节的 R 代码，记录你的 R 版本；如果 Seurat 未安装，记下提示信息，第 06 章会解决它。
4. （动手题）浏览 figures/ 与 code/ 目录，把 17 张图按“示意图/分析演示图”分成两类，对照 00-FIGURES 清单核对。
5. （思考题）本书反复强调“通讯推断是计算预测”。你觉得在什么情况下，计算预测的结果需要实验验证？
