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Benchmarking segmentation methods for spatial transcriptomics
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AI
DOI：10.1038/s41592-026-03272-x.png)
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摘要
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细胞分割是空间转录组学中的一个关键但尚未标准化的步骤，直接影响细胞身份分配、空间组织和下游生物学解释。尽管空间转录组学技术取得了快速发展，但跨平台和生物背景的分割方法系统评估仍然有限。本研究对11种基于图像、基于转录组学和多模态的分割方法在5种空间转录组学技术生成的15个数据集上进行了基准测试，涵盖了12种人类和小鼠组织类型。我们引入了生物学信息驱动的评估指标，用于量化分割质量、转录本回收率、细胞组成、形态、表达纯度和空间组织。基准测试结果表明，不同数据集、技术和评估标准之间的性能存在显著差异，突显了分割完整性、转录组保真度和生物学可解释性之间的权衡。跨技术分析进一步证明，分割方法的选择对下游分析产生关键影响，包括细胞类型特异性、转录本污染和配体-受体推断。综合来看，我们统一的Nextflow流程为空间转录组学中分割和方法的标准化评估与选择提供了可扩展的基础。该分析跨不同数据集对分割方法进行了基准测试，并介绍了Nextflow，一个用于空间转录组学方法选择的标准化流程。
AI总结
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32.1
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