# 附录 B 资源与参考文献

> 本附录汇总全书用到的工具官网、新手教程与参考文献。正文引用格式为 `[作者 年份]`（如 `[Jin 2024]`），与本附录列表对应。
> 注：网站与文档 URL 可能更新，若失效请在搜索引擎按“工具名 + documentation”检索最新地址。

**使用建议**：本附录不是一次性读完的清单，而是“用到再查”的工具箱。第 06 章装环境时对照 B.1 核对包来源；第 07 章下载数据时对照 B.4；写第 15 章方法时对照 B.3 补全引用。所有条目都以“官方一手来源”优先——教程可以看二手，但版本、参数与数据格式必须以官方文档为准，这与第 15 章“可复现是硬标准”的原则一致。

## B.1 工具官网与文档清单

| 工具 | 用途 | 官方地址 |
| --- | --- | --- |
| CellChat | 细胞通讯推断（R，v2 支持空间模式） | GitHub：`https://github.com/jinworks/CellChat` |
| 10x Genomics | Visium 平台与公开数据集 | 官网：`https://www.10xgenomics.com/`；数据集页：`https://www.10xgenomics.com/datasets` |
| Seurat | 单细胞/空间数据分析（R） | 官网：`https://satijalab.org/seurat/` |
| scanpy | 单细胞/空间数据分析（Python） | 文档：`https://scanpy.readthedocs.io/` |
| squidpy | 空间组学分析（Python） | 文档：`https://squidpy.readthedocs.io/` |
| BayesSpace | 空间聚类（R，Bioconductor） | Bioconductor 页 + GitHub：`https://github.com/edward130603/BayesSpace` |
| cell2location | spot 去卷积（Python，可选） | GitHub：`https://github.com/BayraktarLab/cell2location` |
| spatialLIBD | 人脑 Visium 公开数据与工具（R） | Bioconductor 页 + GitHub：`https://github.com/LieberInstitute/spatialLIBD` |
| COMMOT | 空间通讯推断（Python，可选） | GitHub：`https://github.com/zcang/COMMOT` |
| NicheNet | 配体→靶基因调控推断（R） | GitHub：`https://github.com/saeyslab/nichenetr` |

## B.2 新手友好教程资源

| 资源 | 内容 | 与本书的对应 |
| --- | --- | --- |
| 10x 官方分析指南（Space Ranger 文档与流程示例） | Visium 数据格式、标准分析流程 | 第 02/07/08 章 |
| Seurat 空间转录组 vignette（`spatial_vignette.html`） | 用 Seurat v5 跑通 Visium 全流程 | 第 08–09 章 |
| scanpy 官方教程（`scanpy-tutorials.readthedocs.io`） | Python 侧预处理、聚类、可视化 | 第 08 章、附录 C |
| squidpy 官方教程 | 邻域富集、空间统计与可视化 | 第 10 章 |
| CellChat 官方 tutorial（仓库内 Rmd 文档） | CellChat v2 完整流程与可视化 | 第 11–13 章 |
| BayesSpace 官方 vignette | 空间聚类参数与实操 | 第 10 章 |
| 本书配套脚本与教学图（`code/`、`figures/`） | 按章可复现的分析代码与示例图 | 全书 |

**学习建议**：遇到某个工具不会用时，先打开它的官方 vignette 按示例跑一遍，再回本书看“这一步在课题里为什么做”。官方示例用的是干净数据，你的数据会报各种错——第 16 章排错手册就是为此准备的。建议按“官方文档 → 本书对应章节 → 回到自己的数据”三步循环：第一步建立工具语感，第二步理解分析逻辑，第三步才是解决自己数据里的实际问题。学习顺序上，先精读 Seurat 与 scanpy 两套入门教程（它们覆盖面最广），再按需查阅 squidpy、CellChat、BayesSpace 的专项文档，避免一开始就被过多的工具细节淹没。

## B.3 参考文献

以下为本书核心文献，正文中按 `[作者 年份]` 引用（如 CellChat 见 `[Jin 2024]`）。更多条目见 `literature/references.bib`。

1. Jin S, et al. 2024. CellChat for systematic analysis of cell–cell communication from single-cell and spatially resolved transcriptomics. *Nature Genetics*.（CellChat v2，第 11–13 章主工具）
2. Cang Z, et al. 2023. Screening cell–cell communication in spatial transcriptomics via collective optimal transport. *Nature Methods*.（COMMOT，第 13 章空间活性验证）
3. Palla G, et al. 2022. Squidpy: a scalable framework for spatial omics analysis. *Nature Methods*.（Squidpy，第 10 章邻域富集）
4. Zhao E, et al. 2021. Spatial transcriptomics at subspot resolution with BayesSpace. *Nature Biotechnology*.（BayesSpace，第 10 章生态位识别）
5. Browaeys R, et al. 2020. NicheNet. *Nature Methods*.（NicheNet 方法学，第 04 章）
6. Kleshchevnikov V, et al. 2022. Cell2location. *Nature Biotechnology*.（cell2location，第 09 章去卷积）
7. Pelka K, et al. 2021. Spatially organized multicellular immune hubs in human colorectal cancer. *Cell*.（结直肠癌空间生态位范例，第 15 章写作参考）
8. Maynard KR, et al. 2021. Transcriptome-scale spatial gene expression in the human DLPFC. *Nature Neuroscience*.（DLPFC Visium 数据，第 07 章数据源 spatialLIBD）
9. Hu J, et al. 2021. SpaGCN. *Nature Methods*.（SpaGCN，第 04 章方法学）
10. Dong K, Zhang S. 2022. STAGATE. *Nature Communications*.（STAGATE，第 04 章方法学）
11. Tanevski J, et al. 2022. Misty (explainable multiview). *Genome Biology*.（Misty 框架，第 04 章方法学）

**引用规范提醒**：以上条目仅给出“作者-年份-标题-期刊”四要素；投稿或写综述时，请按目标期刊要求补充卷、期、页码与 DOI，并核对作者全名单（以各刊正式收录版本为准）。正文引用时用 `[作者 年份]`，多个文献并列用分号分隔，如“生态位识别方法综述见 [Zhao 2021; Dong & Zhang 2022]”。

**如何扩展文献库**：随着课题推进，你还会引用更多文献。维护方法很简单：每读到一篇相关论文，就把“作者-年份-标题-期刊 + 一句话要点 + 下载链接”追加到 `literature/references.bib`（BibTeX 格式）与 `literature/notes/` 笔记里；写作时从笔记里检索，而不是临时上网找。本书第 04 章的方法学总览与第 15 章的写作流程都用到了这套文献工作流，保持条目风格与本附录一致即可。引用他人结论时务必回到原文核对，不要把二手转述当成一手来源。

## B.4 数据资源

- **10x Visium 人乳腺癌 demo**：本书主示例数据，10x 官网数据集页可下载“filtered feature-barcode matrix (H5)”与 `spatial/` 目录（坐标、缩放因子、H&E 图像）。公开可用，引用时注明来源（见第 07 章）。
- **spatialLIBD 人脑 DLPFC Visium 数据**：`spatialLIBD::fetch_data("visium_IFDLPFC")`，来自 `[Maynard 2021]`。
- **GEO**：检索 “Visium” 可找到大量公开空间数据，注意核对授权与引用要求（见第 07 章 data-inventory）。

**数据获取的一般原则**：优先使用公开、有明确版本与授权说明的数据（如 10x demo、spatialLIBD），便于复现与引用；下载后立刻记录样本 id、URL、md5 与授权信息（第 07 章 data-inventory 规范），这是第 15 章“数据可得性声明”的基础。涉及临床样本或受控访问的数据（如 dbGaP、EGA）需要申请权限，本书不涉及此类数据；若你的课题用到，请务必遵守数据使用协议，并在论文中如实声明。
