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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