空间转录组邻域分析，距离阈值为何必须写清？

空间转录组论文常写“肿瘤细胞附近富集某类免疫细胞”，却省略“附近”到底是多远。若把半径从一个细胞宽度改成数个细胞宽度，邻居数量和富集分数都可能改变；在点位分辨率数据中，所谓邻居还可能是相邻捕获点，而非直接接触的细胞。投稿前先定义邻居怎样选，再报告富集方向。

先说清节点是什么。Squidpy原始论文把细胞或空间点位作为图节点，按空间坐标构建邻接关系；它提供网格环数、固定最近邻数量、指定半径和Delaunay三角剖分等不同方法。不同方法回答的不是同一个问题：固定半径对应一个距离范围，最近邻法让每个节点寻找固定数量的邻居，网格环数依赖阵列结构。论文应写出选用哪种构图方式、软件版本、参数以及坐标单位，不能只说“进行了邻域分析”。

尤其要核对距离的量纲。图像像素、捕获阵列坐标和微米不是同一个单位；若软件读取的是像素坐标，参数半径50不能自动解释为50微米。先从原始图像或平台输出确认尺度转换，记下缩放因子及坐标系，再把半径用实际单位标到图中。若整张图经过重采样或跨切片配准，还要确定邻域计算用的是原始坐标还是变换后坐标。方法段列出这一选择，才能让别人重建同一张空间图。

半径应能对应研究中关注的实际空间尺度。例如要研究细胞接触，细胞中心之间的距离阈值应结合分割边界、细胞大小与成像精度评估；若要研究组织微环境，则可能需要更大的空间尺度。但细胞中心近不等于膜接触，点位接近也不等于分子直接作用。若使用固定半径，报告半径、是否包含边界上的节点，以及一个节点平均有多少邻居；若用最近邻，报告k值及实际邻居距离分布，避免密集区和稀疏区被一个k掩盖。

一个实用的敏感性检查是在预先给定的几个合理尺度重复主要分析。若免疫细胞富集只在某一个半径出现，讨论段不宜写成普遍的空间共定位；可报告尺度依赖性，并解释该尺度为何与研究问题相关。若多个半径都得出相近方向，也要说明这些结果并非独立实验。对多张切片的组间比较，先在各切片计算邻域指标，再按患者或实验单位汇总，不能把所有细胞边都当成独立患者重复。

边界和空洞还会影响邻居数。靠近组织边缘的节点有一部分潜在邻域落在组织外，坏区剔除也会产生内部空洞；若不处理，边缘细胞可能看起来更“孤立”。图上标注分析掩膜与边界处理规则，必要时在剔除边缘一定距离后重算主结果。相同类型的细胞在不同切片中若密度不同，还应检查富集分数是否主要反映密度，而非特定相邻关系。

交稿前从图中挑一个被称作“富集”的局部区域，按所写半径或构图规则手工数几个邻居，再与程序输出比对。图注解释连线或圈的含义，方法段给出单位、阈值和敏感性结果。把“附近”的计算口径写清，读者才能判断图上的结构是否依赖某个参数。