部分情况同样适合单细胞的分析结果

读取数据阶段

1.错误的library_id

包括sc和sq的两种读取方式，大同小异。

理论上有h5数据和spatial文件夹就可以读取成功，并且自动赋予和文件名一样的library_id，例如

slide = sq.read.visium("/home/data/STdata/T911")

然后检查library_id的方式为

slide.uns['spatial'].keys()

理论上应该自动匹配文件名，给到T911，但是我在实践中有一个样本被错误的赋予library_id

修正结果的方法就是强行指定id，这样就正常了，建议常规指定id

slide = sq.read.visium("/home/data/STdata/T911",library_id="T911")
slide.uns['spatial'].keys()

2.错误的orig.ident

受限于python中没有R内的@或者$的方式，一般以来adata.obs的方式向下取层次，那么个别时候如果命名中本身就有点（.）的情况，比如orig.ident，极有可能受到影响，尤其是对于Seurat转scanpy的时候更容易出现，毕竟scanpy自己是没有orig.ident的。这种我本人遇到过类似报错。随便举例也可以看到很多参数使用的都是下划线。

解决方法很简单就是给个特殊一点的名字就好啦

adata.obs['sample'] = sample_name

但这里还有个要注意的地方，那就是下一点--字符串

3.字符串/格式错误

在R中我们常用class和str函数观察格式，python中更是大坑，稍不留神数字/数值和字符串等异常都会报错。所以为了避免此类情况，强制性转换字符串

adata.obs["sample"] = [str(i) for i in adata.obs['sample']]

4.barcode的样本编号

这个属于如果有多样本，不增加会出现barcode的重复

增加方式：样本名+barcodes

    adata.obs_names = adata.obs["sample"] \+ '_' + adata.obs_names

5.增加barcode索引

正常情况下，adata.obs并不会出现barcodes的列名，默认为空，为了方便观察和索引，可以给这一列命名。

adata.obs.index.name = 'spot_id'