ProSeg项目中细胞多边形可视化优化方案解析

ProSeg项目中细胞多边形可视化优化方案解析

proseg Probabilistic cell segmentation for in situ spatial transcriptomics 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/proseg

在单细胞空间转录组分析中，细胞边界的精确可视化是理解组织微环境的关键环节。ProSeg作为一款专业的细胞分割工具，其输出的多边形数据质量直接影响后续分析结果。本文将深入探讨ProSeg项目中关于细胞多边形可视化的重要优化方案。

细胞多边形重叠问题的技术背景

在早期版本的ProSeg中，输出的2D扁平化多边形(cell-polygons.geojson.gz)存在明显的重叠现象。这种现象源于三维细胞结构在二维平面投影时的固有特性：

1. 复杂组织中的细胞呈现立体堆叠结构
2. 传统投影方法难以完全避免重叠
3. 重叠区域会干扰下游分析的可视化解读

解决方案的技术实现

ProSeg团队通过两个关键方案解决了这一问题：

分层多边形输出方案

在cell-polygons-layers.geojson.gz文件中，ProSeg提供了分层的多边形数据：

• 采用空间分层算法处理重叠区域
• 保持细胞边界的生物学合理性
• 确保相邻细胞的接触关系准确

版本迭代优化

在ProSeg 1.1.0版本中进行了重大改进：

• 默认输出非重叠的共识2D多边形
• 优化了三维到二维的投影算法
• 结果更接近发表文献中的展示效果

技术建议与应用指导

对于使用者而言，建议：

1. 优先使用1.1.0及以上版本
2. 检查输出文件中的分层多边形数据
3. 对于特殊样本可考虑调整投影参数
4. 可视化时注意检查细胞邻接关系的合理性

这项优化显著提升了ProSeg在单细胞空间分析中的可视化质量，为研究者提供了更准确的细胞空间关系表征。理解这些技术细节有助于用户更好地解释分析结果，并做出更可靠的生物学发现。

proseg Probabilistic cell segmentation for in situ spatial transcriptomics 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/proseg