前言
前面我们介绍了怎样在空间数据上，基于已经定义好的细胞类型，自动识别出肿瘤交界区，拟合一条边界线出来，便于后续研究，比如想看某些基因是否随着与交界处距离的变化它的表达也会发生变化等。
代码分享 | Xenium数据识别肿瘤交界区
既然已经能够拿到拟合的肿瘤边界线以后，我们接下来其实可以更近一步，做些有趣的研究。
1. 以肿瘤边界线为中心，扩展50um画出一条带浸润带
思路解析
既然已经拟合出了边界线，那么我们就可以计算每个细胞到这条线的最近距离，这个是最关键的，有了每个细胞到边界线的距离后，我们就很容易能够去划定这个浸润带，比如上述说的定义一条50um宽的浸润带，那么我们只要去看，哪些细胞跟边界线的距离小于25um,这些细胞所在的区域就组成了这条50um宽的浸润带。接下来就可以去看这个区域中细胞的组成、与其他区域基因表达差异、功能差异、细胞间通讯等。
2. 以肿瘤边界线为中心，按一定梯度向内或向外扩展出多条带浸润带
思路解析
上面一步我们计算出了所有细胞到边界线的距离后，只需要根据一定的梯度距离，就可以将所有的细胞分到不同的浸润带内，只要给同一浸润带内的细胞打上标签，这样的话就能够画出多个连续的浸润带。
下面的这个就是我们一起学习的一位老师，在上述的基础上实现出来的
3. 根据边界线，指定向肿瘤核心的距离为正值，向边界外的距离值为负值
思路解析
这个需求其实是可以投机取巧的，首先，我们还是第一步一样，计算每个细胞到边界线的距离，然后我们也知道每个细胞的类别，到底是肿瘤细胞还是正常细胞，同时也知道哪些细胞是在边界上的细胞，这样的话我们只要将除了边界上的细胞外，将正常细胞到边界线的距离值加上负号即可。
接下来我们就可以复现之前介绍过的有关浸润带研究文章的内容了
Cell Res | Stereo-seq揭示人类肝癌浸润区促进肝细胞-肿瘤细胞串扰、局部免疫抑制和肿瘤进展
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