OpenST项目中H&E染色图像的获取与使用指南
在单细胞空间转录组分析领域，OpenST项目为研究者提供了重要的工具和数据集。其中，H&E（苏木精-伊红）染色图像作为组织形态学的重要参考，在数据分析中起着关键作用。本文将详细介绍如何在OpenST项目中获取和使用这些H&E图像数据。
H&E图像的数据存储方式
OpenST项目将H&E染色图像整合在h5ad格式的数据对象中。这种存储方式具有以下技术优势：
- 实现了空间转录组数据与形态学图像的统一管理
- 便于使用Python生态中的分析工具进行处理
- 保持了数据完整性，避免文件分散存储
图像数据的访问路径
在h5ad对象中，H&E图像存储在特定的数据结构位置：
- 原始H&E图像：
adata.uns['spatial']['tissue'] - 处理后的组织掩膜：
adata.uns['spatial']['mask']
这种层级化的数据结构设计使得不同类型的图像数据能够有序组织，方便研究者按需调用。
数据处理建议
对于初次使用OpenST数据的研究者，建议采用以下工作流程：
- 首先加载h5ad文件，检查数据结构
- 提取H&E图像进行质量评估
- 结合掩膜数据识别有效组织区域
- 将形态学信息与转录组数据进行关联分析
技术要点说明
- 图像格式：存储的图像通常为NumPy数组格式，可直接用于Python图像处理
- 分辨率保持：图像保留了原始扫描的分辨率信息
- 空间对应：图像坐标与转录组数据具有严格的空间对应关系
应用场景
这些H&E图像数据在以下分析中特别有用：
- 组织区域划分和注释
- 病理特征识别
- 空间表达模式验证
- 多模态数据整合
通过合理利用这些图像数据，研究者可以更全面地理解组织的空间结构和基因表达关系，为后续分析提供形态学基础。建议新用户在开始分析前，先通过可视化工具检查H&E图像质量，确保数据完整性。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
