主要观点总结
本文介绍了CyLinter这一交互式质量控制工具在高度多重组织成像中的应用。CyLinter通过识别和去除图像中的伪影数据，能够显著提高单细胞分析的质量，尤其是针对长期保存的存档样本。文章详细描述了CyLinter的各个模块和其应用效果，包括区域选择模块、DNA强度分析模块、细胞分割面积过滤模块、成像周期相关性模块和通道离群值修剪模块等。这些模块的协同应用使得CyLinter能够全面执行质量控制，确保去除伪影后的数据具有更高的可靠性和准确性。此外，文章还通过多个实证研究展示了CyLinter在实际应用中的效果，包括在结直肠癌、乳腺癌和卵巢癌样本中的应用。最后，文章讨论了CyLinter未来的发展和在推动单细胞水平空间生物学研究中的应用前景。
关键观点总结
关键观点1: CyLinter是一种交互式质量控制工具，用于识别并去除图像中的伪影数据，提高单细胞分析的质量。
CyLinter集成了多个模块，包括区域选择、DNA强度分析、细胞分割面积过滤、成像周期相关性和通道离群值修剪等，以全面执行质量控制。
关键观点2: CyLinter的应用显著提高了单细胞数据的质量，通过去除伪影，使得数据更准确地反映生物学特征。
CyLinter在多个数据集中的应用实例展示了其有效性，包括在结直肠癌、乳腺癌和卵巢癌样本中的实际应用。
关键观点3: CyLinter为高度多重组织成像数据的质控提供了一种可靠且高效的方法，对于理解肿瘤微环境中的细胞异质性以及细胞间的复杂相互作用具有重要意义。
CyLinter的开发为未来的实验设计提供了质控思路和工具支持，并有望推动单细胞水平空间生物学研究的发展。
文章预览
引言 肿瘤由细胞和非细胞成分构成，其结构的空间尺度从微米到厘米不等。近年来，伴随着高度多重空间分析技术的发展，对这些复杂结构的理解得到了显著推进。 基于图像的空间分析方法，使研究人员能够在单个样本中对多达百万数量级的细胞进行百种蛋白质的空间分布和强度的解析 。这些方法对于揭示肿瘤微环境中的细胞异质性以及细胞间的复杂相互作用具有重要意义。然而， 组织图像不可避免地存在诸如折叠、碎屑、抗体聚集和光学畸变等伪影，这些伪影会严重干扰单细胞数据的质量和生物学解释，导致错误的结论 。为了应对这些挑战，10月30日 Nature Methods 的研究报道“ Quality control for single-cell analysis of high-plex tissue profiles using CyLinter ”介绍了一种交互式质量控制工具—— CyLinte r，用于识别并去除图像中的伪影数据，从而显著提高单细胞
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