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MCMICRO reader does not support new nf-core/mcmicro output formats

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
48/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
python
Ambito
data

Direzione di ricerca

Inizia in spatialdata_io.readers.mcmicro e confronta le sue ipotesi con i due layout di output elencati nell’issue. Traccia come vengono individuati registrazione, segmentazione, quantificazione, marker e core TMA, quindi definisci casi di validazione per più campioni e segmentatori, il rilevamento automatico della pipeline e l’override esplicito. Il lavoro è completato quando gli output sia di labsyspharm sia di nf-core rimangono leggibili, inclusi i casi WSI e TMA.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

We recently completed a port of MCMICRO to nf-core (https://nf-co.re/mcmicro/2.0.0). There are minor changes to expected output formats, and the current spatialdata_io.readers.mcmicro reader — written against the original labsyspharm/mcmicro layout — does not read nf-core output.

What changed between the two pipelines:

Aspect labsyspharm/mcmicro nf-core/mcmicro
Run config qc/params.yml (workflow.tma) pipeline_info/params*.json (tma_dearray, segmentation)
Registration registration/<sample>.ome.tif registration/ashlar/<sample>.ome.tif
Segmentation segmentation/<module>-<sample>/{cell,nuclei}.ome.tif segmentation/<segmenter>/<sample>_<tool-suffix>.tif
Quantification quantification/<module>-<sample>_<comp>.csv quantification/mcquant/<segmenter>/<sample>.csv
TMA cores dearray/ + qc/coreograph/centroidsY-X.txt tma_dearray/ (plus TMA_MAP.tif) + tma_dearray/centroidsY-X.txt
Markers markers.csv at root input sheet (often not copied to outdir); backsub/<sample>_backsub.csv when backsub runs
Samples / segmenters single sample, typically one segmenter multiple samples and multiple segmenters per run

Gotchas found while testing against real nf-core/mcmicro output that will need to be considered:

  • Segmentation mask filenames are tool-specific, not a uniform _mask suffix — e.g. 1_cp_masks.tif (cellpose) vs exemplar-002_1_mask.tif (mesmer).
  • The segmenter directory name differs between segmentation/ and quantification/mcquant/ (e.g. deepcell_mesmer vs mesmer), so tables can't be linked to labels by an exact directory-name match.
  • With background subtraction, the registration image and the quantification tables carry different marker sets (e.g. 40 image channels vs 37 table markers).
  • TMA core numbers must be parsed carefully — the sample name itself can contain digits (exemplar-002_1_mask → core 1, not 002) — and tma_dearray/ also contains TMA_MAP.tif, which is not a core.
  • The prelude/markers_markersheet_mqc.tsv file is a long-format MultiQC validation report, not a usable wide marker sheet.

Proposal

Update the mcmicro reader to auto-detect the pipeline (with an explicit pipeline= override) and handle both layouts, including multiple samples and segmenters, in WSI and TMA modes. Backwards compatibility with labsyspharm output is preserved.

Lingua principale
Python
Stelle
103
Fork
65
Merge medio
1h 8m
PR unite (30g)
3

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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