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Single cell quantification 镜像文档

镜像概述

Single cell quantification是一个单细胞数据提取模块，可基于分割掩码和多通道图像进行量化分析，生成与histoCAT输出结构对齐的CSV文件。该工具适用于从单细胞成像数据中提取特征，支持多种图像格式和自定义量化指标，为生物医学研究中的单细胞分析提供标准化数据输出。

核心功能与特性

• 多格式支持：兼容.h5/.hdf5和.tif/.tiff图像格式，支持批量处理（如使用通配符*.h5）
• 灵活量化配置：可通过参数指定额外的掩码属性（--mask_props）和强度属性（--intensity_props），基于scikit-image的regionprops计算多种指标
• 多掩码处理：支持输入多个分割掩码，首个掩码用于空间特征提取，所有掩码均参与量化
• 标准化输出：CSV文件结构与histoCAT兼容，便于下游分析工具集成
• 通道命名管理：通过CSV文件定义z-stack通道名称，确保量化结果的可读性

使用场景

适用于需要对单细胞成像数据进行量化分析的场景，包括：

• 生物医学研究中的单细胞表型分析
• 多通道荧光成像的细胞信号强度量化
• 基于分割掩码的细胞空间特征提取
• 与histoCAT等单细胞分析平台的数据对接

使用方法

Docker运行示例

通过Docker容器运行时，需挂载本地数据目录（分割掩码、图像、输出目录等）：

bash
docker run -v /本地/分割掩码目录:/segmentation \
           -v /本地/图像目录:/registration \
           -v /本地/输出目录:/feature_extraction \
           -v /本地/通道名称文件:/channel_config \
           docker.xuanyuan.run/single-cell-quantification \
           mcquant --masks /segmentation/cellMask.tif /segmentation/membraneMask.tif \
                   --image /registration/Exemplar_001.h5 \
                   --output /feature_extraction \
                   --channel_names /channel_config/my_channels.csv \
                   --mask_props area perimeter \
                   --intensity_props intensity_median intensity_sum

参数说明

配置示例

通道名称CSV文件格式（my_channels.csv）：

csv
channel_name
DAPI
CD3
CD4
Ki67

指定额外指标示例：

bash
mcquant ... \
  --mask_props area perimeter eccentricity \
  --intensity_props gini_index intensity_sum

开发者信息

• Denis Schapiro（https://github.com/DenisSch）
• Joshua Hess（https://github.com/JoshuaHess12）
• Jeremy Muhlich（https://github.com/jmuhlich）