科普---图像细胞分割错误对后续分析的影响

作者,Evil Genius

今天我们来分享一下关于图像分割的内容,其中目前主流有三种分割方式。

1、核分割,这是目前最成熟的分割方法。
2、核扩展分割,在核分割的基础上扩展一定的距离(5um),代表整个细胞。
3、细胞分割,完整的分割,需要染细胞膜。

现在Stereo-seq、HD、Xenium、CODEX等平台都有了图像分割的做法。

我们先来讨论一个问题,一个普通的哺乳细胞大小在10-20um,而细胞核的大小为细胞总体积的10%左右,细胞核直径一般在5~10μm,胞核与细胞直径的比例因细胞类型和功能而异,通常在1:3到1:10之间,普通的哺乳动物细胞中,细胞核与细胞直径的比例通常在 1:3 到 1:5 之间。

我们把细胞想象成一个完美的球体,细胞核位于正中心,而且我们取最大比例值,1:3,如下图

这个时候我们做细胞分割,类似于任何一个角度看这个“细胞”,只把小球覆盖的视觉区域代表了整个大球,也就是整个细胞,那么经过计算,信息损失量在50%。
如果比例变大(例如1:5),或者细胞不规则,像神经细胞,肌肉细胞等等,信息损失会更大。

那细胞核扩展分割呢?弥补了一定的损失,但是一刀切的扩展也有问题。

那么不正确的细胞分割会给分析带来多大的影响?

用空间转录组回答生物学问题,取决于准确分割细胞的能力。

细胞注释,基因表达的差异均发生了错误,掩盖了细胞状态的真实差异。

细胞之间的互作与协调分析也发生了严重的错误

如果一个细胞的状态持续受到附近其他细胞类型的影响,则可以推断出两种细胞类型相互作用。由于分割错误往往会在相邻细胞之间错误分配分子,导致分析结论出现严重错误,从而产生虚假信号。

分子邻域等个性化分析均受到影响

可见大家做细胞分割还是要慎重,方法不成熟的情况下, 得到的分析结论都是错误的。

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