Proseg项目中的FOV坐标处理与数据合并优化

Proseg项目中的FOV坐标处理与数据合并优化

在单细胞空间转录组分析领域，Proseg作为一个重要的分析工具，其数据处理流程中的细节优化对于研究结果的准确性至关重要。本文将深入探讨Proseg 1.0.4版本中关于FOV(视场)标记的改进以及CosMx数据坐标转换的关键技术点。

FOV标记的保留与数据整合

Proseg 1.0.4版本的一个重要改进是在转录本和细胞元数据表中保留了FOV标签信息。这一改进特别有利于处理大规模CosMx数据集，例如当研究人员需要将数据分割成多个FOV块(每个约10^6个转录本)进行并行处理时。

保留FOV标签使得后续的数据整合变得更加高效和准确。研究人员可以轻松追踪每个细胞的来源FOV，这对于多样本、多切片实验的数据整合尤为重要。在之前的版本中，缺乏这一信息会导致数据重组的复杂性显著增加。

CosMx数据的坐标转换优化

在处理CosMx数据时，一个常见的技术挑战是全局坐标系统的正确建立。特别是在合并多个FOV的转录本数据时，y坐标方向的处理需要特别注意。

通过分析发现，原始数据处理流程中可能存在y坐标方向反转的问题。为解决这一问题，可以采用以下坐标转换方法：

df[:,:y] = maximum(df[:,:y]) .- df[:,:y] .+ minimum(df[:,:y])

这一转换实际上实现了y坐标轴的镜像翻转，同时保持了数据的相对位置关系。这种处理确保了不同FOV间的坐标系统一致性，为后续的空间分析奠定了准确的基础。

技术实现建议

对于使用Proseg处理大规模空间转录组数据的研究人员，建议：

1. 确保使用1.0.4或更高版本以利用FOV标签保留功能
2. 在合并多个FOV数据时，仔细检查坐标系统的一致性
3. 对于CosMx数据，考虑实施上述y坐标转换以确保空间定位的准确性
4. 在处理分割数据集时，利用FOV标签进行高效的并行处理和后续整合

这些优化措施共同提升了Proseg在处理复杂空间转录组数据时的可靠性和易用性，为研究人员提供了更强大的分析工具。