ProSeg转录组数据分析输出格式解析

ProSeg转录组数据分析输出格式解析

ProSeg作为一款先进的细胞分割工具，在CosMx等空间转录组数据分析中展现出卓越性能。本文将从技术角度深入解析ProSeg的输出文件格式及其数据处理逻辑，帮助研究人员更好地理解和使用该工具的分析结果。

转录本分配机制解析

在ProSeg输出的transcript-metadata.csv.gz文件中，"assignment"列用于标记转录本的细胞归属。其中，数值4294967295具有特殊含义，代表未被分配到任何细胞的转录本。这类转录本通常呈现以下特征：

1. 空间分布上不形成明显的细胞形态结构
2. 可能来源于技术噪声或真实存在的细胞外RNA分子
3. 在后续分析中建议作为质量控制参数进行过滤

转录本过滤机制

ProSeg在数据处理过程中会主动过滤约0.1%的输入转录本，主要基于以下技术考量：

1. 空间距离过滤：系统会移除距离所有细胞核过远的转录本
2. 质量控制：这些被过滤的转录本极可能来源于技术噪声
3. 分析精度优化：过滤可提高后续细胞水平分析的准确性

值得注意的是，这种过滤是保守的，仅影响极小比例的转录本数据。

表达量估计方法

ProSeg生成的expected-counts.csv.gz文件中，基因表达量以非整数的形式呈现，这反映了工具采用的先进统计建模方法：

1. 统计期望值：表达量代表转录本在多次采样中的统计期望
2. 概率模型基础：基于贝叶斯框架下的概率分配结果
3. 连续值优势：相比整数计数能更精确反映基因表达水平

这种表达量估计方法能够更好地处理转录本分配中的不确定性，为下游分析提供更可靠的数据基础。

最佳实践建议

基于ProSeg的输出特性，我们建议用户：

1. 在细胞识别步骤中，主动过滤assignment值为4294967295的转录本
2. 理解表达量连续值的统计意义，避免直接四舍五入为整数
3. 结合空间位置信息验证过滤转录本的合理性
4. 在差异表达分析等下游应用中，选择适合连续值数据的统计方法

ProSeg的这些设计选择体现了现代空间转录组分析工具在精度和实用性上的平衡，理解这些技术细节将有助于研究者更充分地利用分析结果。