# 附录 A 术语表

> 全书术语中英对照速查。正文中每个术语首次出现时都有完整解释，本表供复习与写作时统一用词。
> 排序说明：英文词条按字母序，中文词条按拼音序，两类混排在同一字母组内（英文在前、中文在后）。
> 表格中的“拼音首字母”分组仅为排序用途。

## A–D

- **AnnData**：scanpy 生态的核心数据结构，含表达矩阵 `X`、观察注释 `obs`、基因注释 `var`、降维结果 `obsm` 与非结构化信息 `uns`（见第 03 章）。
- **barcode（条形码）**：每个 spot 或细胞特有的核酸标签序列，用于把测序读段归回来源 spot/细胞（见第 02 章）。
- **BayesSpace**：基于贝叶斯模型的空间聚类方法，利用 spot 邻接信息把表达相似的相邻 spot 归为同一空间域（见第 10 章）。
- **BH-FDR**：Benjamini–Hochberg 校正后的错误发现率（false discovery rate），多重检验校正的默认方法，本书差异分析统一使用（见第 08/13 章）。
- **表达矩阵（expression matrix）**：行 × 列 = 基因 × spot（或细胞）的计数/表达量矩阵，空间分析的一切起点。
- **CAF（癌症相关成纤维细胞，cancer-associated fibroblast）**：肿瘤基质中的成纤维细胞，分泌 ECM 与生长因子，与侵袭前沿密切相关（见第 01 章）。
- **CellChat**：基于配体-受体库推断细胞通讯的 R 包，本书通讯分析的主工具，v2 支持空间模式（见第 11 章）。
- **CellChatDB**：CellChat 内置的配体-受体互作数据库，含分泌信号、ECM-受体、细胞-细胞接触三类（见第 11 章）。
- **cell2location**：基于深度生成模型的去卷积工具，用参考单细胞图谱估计每个 spot 上的细胞类型丰度（见第 09 章）。
- **CODEX**：基于抗体成像的空间蛋白组技术，可在组织原位同时检测数十种蛋白（见第 02 章）。
- **COMMOT**：基于集体最优传输（collective optimal transport）的空间通讯推断方法，输出配体-受体对的空间活性图（见第 13 章）。
- **参考单细胞图谱（reference scRNA-seq atlas）**：用于去卷积/注释的已有单细胞数据，需与目标组织类型匹配（见第 09 章）。
- **dropout（丢失事件）**：某基因在应表达的细胞中未被检测到的现象，单细胞/空间数据普遍存在，影响表达解读。
- **单细胞转录组测序（scRNA-seq）**：逐个细胞测量基因表达的技术，细胞被解离后丢失空间位置（见第 02 章）。
- **多重检验校正（multiple testing correction）**：同时检验成千上万个基因/互作时，为控制假阳性而对 P 值进行的调整，如 BH-FDR（见第 08 章）。

## E–L

- **ECM（细胞外基质，extracellular matrix）**：组织中的胶原、蛋白聚糖等非细胞组分，基质区生态位的主要特征（见第 01 章）。
- **EMT（上皮-间质转化，epithelial–mesenchymal transition）**：上皮细胞获得间质特征的细胞状态转变，与侵袭前沿和肿瘤侵袭相关（见第 01/10 章）。
- **H&E（苏木精-伊红染色）**：病理学常规染色，Visium 的配套组织图像即为 H&E 图，用于空间对齐与病理对照（见第 02 章）。
- **高变基因（highly variable genes）**：在细胞/spot 间表达波动大的基因，下游降维聚类前用于挑选特征基因（见第 08 章）。
- **高通量测序（high-throughput sequencing，NGS）**：并行测定海量 DNA/RNA 序列的技术，空间转录组的数据来源（见第 02 章）。
- **共现（co-occurrence）**：两类细胞/两组 spot 在空间上同时出现（相邻）的程度，邻域富集分析的基础（见第 10 章）。
- **归一化（normalization）**：校正测序深度（文库大小）差异，使不同 spot/细胞的表达量可比，如 Seurat 的 LogNormalize/SCTransform（见第 08 章）。
- **基质区（stromal region）**：以 CAF 与 ECM 为主的生态位，高表达 COL1A1/DCN/PDGFRA 等（见第 10 章）。
- **假阳性（false positive）**：被判定为“显著/存在”但实际上不成立的结果，通讯推断需空间验证来抑制（见第 16 章）。
- **降维（dimensionality reduction）**：把上万维基因空间压缩为少数主成分/嵌入坐标的方法，如 PCA、UMAP（见第 08 章）。
- **聚类（clustering）**：把相似的 spot/细胞分组（cluster）的无监督方法，如 Louvain、Leiden（见第 08 章）。
- **空间生态位（spatial niche）**：组织内具有特定细胞组成与功能的局部空间区域，本书核心概念，与空间域可互换（见第 04/10 章）。
- **空间域（spatial domain）**：空间聚类得到的分区，与空间生态位同义，注意全书行文统一（见第 04 章）。
- **空间转录组（spatial transcriptomics）**：在保留组织空间位置的同时测量基因表达的技术家族（见第 02 章）。
- **空间自相关（spatial autocorrelation）**：相邻位置的值比随机预期更相似（或更不同）的性质，Moran's I 是其常用度量（见第 04 章）。
- **Leiden**：图聚类算法，Louvain 的改进版，scanpy 默认聚类方法，可调分辨率控制分组粒度（见第 08 章）。
- **邻域（neighborhood）**：某个 spot 周围与之空间相邻的 spot 集合，生态位与邻域分析的基本单元（见第 04/10 章）。
- **邻域富集（neighborhood enrichment）**：统计两类细胞在空间上是否比随机更常共定位，Squidpy 的 `nhood_enrichment` 即此分析（见第 10 章）。
- **Louvain**：经典的模块度优化图聚类算法，常用于单细胞/空间聚类（见第 08 章）。

## M–R

- **marker 打分（marker scoring）**：按一组 marker 基因表达给 spot/细胞打“类型倾向分”的注释方法，如 AddModuleScore（见第 09 章）。
- **marker 基因（marker gene）**：某细胞类型特征性高表达的基因，如 CD3D 标记 T 细胞、EPCAM 标记肿瘤细胞（见第 09 章）。
- **MERFISH**：基于多重荧光原位杂交（multiplexed error-robust FISH）的空间转录组技术，单细胞分辨率（见第 02 章）。
- **Misty**：多视图解释框架（explainable multiview），把 spot 表达分解为自身、邻域、旁区视图的贡献（见第 04 章）。
- **Moran's I**：度量空间自相关的统计量，取值越接近 1 表示越强的空间聚集（见第 04 章）。
- **免疫检查点（immune checkpoint）**：调节 T 细胞激活的抑制性信号，如 PD-L1/PD-1、CTLA-4，肿瘤利用其逃避免疫（见第 01 章）。
- **免疫浸润区（immune-infiltrated region）**：免疫细胞（T/B/巨噬细胞）富集的生态位，高表达 CD3D/CD8A/MS4A1 等（见第 10 章）。
- **免疫抑制（immunosuppression）**：微环境削弱抗肿瘤免疫反应的状态，本书“重编程”故事的核心后果（见第 01/15 章）。
- **NicheNet**：用配体-受体与下游调控网络推断“配体→靶基因”调控关系的工具（见第 04 章）。

## P–S

- **PCA（主成分分析，principal component analysis）**：线性降维方法，把高维表达压缩为互不相关的主成分，聚类前常用（见第 08 章）。
- **PD-L1**：程序性死亡配体 1（CD274），与 T 细胞上的 PD-1 结合抑制免疫，免疫检查点通路代表（见第 01/13 章）。
- **排列检验（permutation test）**：通过随机重排数据构造零分布来评估显著性的非参数方法，CellChat 检验互作显著性即用此法（见第 11 章）。
- **配体-受体（ligand–receptor，L-R）**：细胞通讯的分子对——发送细胞表达配体、接收细胞表达受体，通讯推断的基本单元（见第 01 章）。
- **批次效应（batch effect）**：因实验批次而非生物学差异引入的系统性表达偏差，多切片/多样本分析需校正（见第 08 章）。
- **侵袭前沿（invasive front）**：肿瘤与基质交界处的生态位，EMT 与免疫抑制通讯富集，本书重编程分析的重点区域（见第 10 章）。
- **去卷积（deconvolution）**：从混合信号（spot）反推各细胞类型比例的计算方法，如 cell2location、RCTD、SPOTlight（见第 09 章）。
- **趋化因子（chemokine）**：引导免疫细胞迁移的小分子分泌蛋白，如 CXCL12、CCL5，介导细胞招募型通讯（见第 01 章）。
- **RCTD**：基于单细胞参考的 spot 去卷积方法，输出各 spot 的细胞类型比例与置信度（见第 09 章）。

## S–Z

- **Sankey 图（Sankey diagram）**：流量图，用连线宽度表示数值大小，本书用于展示“来源生态位→通路→靶细胞”的重编程信号流（见第 13/14 章）。
- **Scanpy**：Python 的单细胞/空间数据分析框架，本书 Python 侧主工具（见第 03/08 章）。
- **Seurat**：R 的单细胞/空间数据分析框架，本书 R 侧主工具，v5 支持 Visium 数据（见第 03/08 章）。
- **SingleCellExperiment（SCE）**：Bioconductor 的组学数据容器，BayesSpace 等包的数据接口（见第 03/10 章）。
- **SpaGCN**：结合基因表达、空间坐标与组织图像的图卷积聚类方法（见第 04 章）。
- **sparse matrix（稀疏矩阵）**：只存储非零元素的矩阵格式，表达矩阵多为稀疏矩阵，大幅节省内存（见第 16 章）。
- **spot**：10x Visium 捕获区上的捕获点，直径约 55 μm、中心距 100 μm，每个 spot 覆盖约 1–10 个细胞，本书保留英文（见第 02 章）。
- **SPOTlight**：基于非负最小二乘的 spot 去卷积方法（见第 09 章）。
- **Squidpy**：Python 的空间组学分析框架，提供邻域富集、空间统计与可视化（见第 10 章）。
- **STAGATE**：基于图自编码器的空间聚类方法（见第 04 章）。
- **TGF-β（转化生长因子 β）**：多功能细胞因子，肿瘤中常促进 EMT 与免疫抑制，侵袭前沿高活性通路（见第 01/13 章）。
- **TME（肿瘤微环境，tumor microenvironment）**：肿瘤细胞及其周围的免疫、基质、血管等成分构成的局部环境（见第 01 章）。
- **t-SNE**：非线性降维/可视化方法，UMAP 的常见替代，注意其不保留全局结构（见第 08 章）。
- **通讯概率（communication probability）**：CellChat 用质量作用定律模型计算的配体-受体互作强度估计，值越大通讯越强（见第 11 章）。
- **通讯重编程（communication reprogramming）**：不同空间生态位间通讯网络/通路的系统性差异，本书核心概念与卖点（见第 13 章）。
- **UMAP**：非线性流形降维方法，广泛用于单细胞/空间数据的二维可视化（见第 08 章）。
- **UMI（唯一分子标识符，unique molecular identifier）**：每条 mRNA 分子上附着的随机标签，用于去除 PCR 重复、定量转录本数（见第 02 章）。
- **Visium**：10x Genomics 的空间转录组平台，组织切片贴片、原位捕获 mRNA（见第 02 章）。
- **文库大小（library size）**：单个 spot/细胞捕获到的总 UMI 数（nCount），反映测序深度，归一化前需校正（见第 08 章）。
- **细胞通讯（cell–cell communication，CCC）**：细胞间通过配体-受体等分子进行的信号交流，本书分析主线（见第 01 章）。
- **信号通路（signaling pathway）**：一组协同发挥功能的分子互作链，如 TGF-β 通路、PD-L1/PD-1 通路，通讯分析常按通路聚合解读（见第 13 章）。
- **异质性（heterogeneity）**：样本内部细胞组成或状态的多样性，空间转录组的核心研究对象之一。
- **质控（quality control，QC）**：按 UMI 数、基因数、线粒体比例等指标过滤低质量 spot/细胞的步骤（见第 08 章）。
- **肿瘤核心（tumor core）**：以肿瘤细胞为主、血管内皮丰富的生态位，高表达 EPCAM/KRT 与 VEGF（见第 10 章）。
