python 数据分析 单细胞测序数据分析 相关的图表，常见于肿瘤免疫微环境、细胞亚群功能研究 ，各图表类型及逻辑关系如下
这是一组 单细胞测序数据分析 相关的图表，常见于肿瘤免疫微环境、细胞亚群功能研究 ，各图表类型及逻辑关系如下：
使用kimi doubao 和deepseek ，分析图标和pdf 豆包最好，用豆包分析|
图表类型
- A、E（堆叠柱状图）
- 展示不同分组（如 SLC7A1 Low/High ）下，各类细胞亚群（T cells、Macrophage 等）的占比分布，用于对比分组间细胞组成差异。
- B（单细胞聚类降维图，如 UMAP/t-SNE）
- 呈现单细胞数据降维聚类结果，不同颜色代表细胞亚群（如 TAMs、DCs 等），辅助识别细胞群体分类。
- C（单细胞特征分布散点图）
- 用散点分布展示特定基因（如 CD1C、S100A8 ）在单细胞聚类中的表达模式，辅助标注细胞亚群功能。
- D（点图/气泡图）
- 横轴为细胞亚群，纵轴为基因/通路，点的大小、颜色代表基因表达或通路活性，用于对比亚群间分子特征差异。
- F（富集分析柱状图）
- 展示 KEGG 通路富集结果 ，按通路得分排序，突出分组（SLC7A1 高低表达）间显著差异的功能通路。
- G、H、I、K（细胞通讯分析图，如热图、网络、弦图）
- G（热图） ：展示不同细胞亚群间通讯 “连接数” 或 “强度”；
- H（网络/弦图） ：可视化细胞亚群间配体 - 受体互作关系；
- I（差异通讯热图） ：对比分组间细胞通讯差异；整体用于解析细胞间信号互作模式。
- J（差异基因/通路条形图）
- 按差异程度排序，展示分组间显著变化的基因或通路，辅助筛选关键调控分子。
- L（信息流向分析图）
- 用 “辐射状/流量图” 呈现信号通路、细胞亚群间的信息传递方向与强度，整合功能与通讯分析结果。
逻辑关系
“细胞分群 → 分子特征 → 功能差异 → 细胞通讯” 的递进分析：
- 基础分群（B、A、E） ：先通过降维聚类（B）确定细胞亚群，再用堆叠柱图（A、E）对比分组（SLC7A1 高低）的细胞组成差异，明确研究对象的群体结构。
- 分子特征（C、D、F） ：基于分群结果，用散点图（C）标注亚群特征基因，点图（D）分析亚群内基因/通路活性，柱状图（F）做功能富集，解析亚群分子功能差异。
- 细胞通讯（G、H、I、K、L） ：从分子功能延伸到 “细胞间互作”，用热图、网络、弦图等（G - L）分析不同亚群间配体 - 受体信号传递，挖掘群体间调控关系，最终整合功能与通讯结果，解释生物学机制（如肿瘤微环境中免疫细胞互作）。
简单说：先 “分群看组成”，再 “看分子找功能”，最后 “看通讯理调控” ，层层递进解析单细胞数据背后的细胞群体特征与互作规律。