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

オープン
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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
48/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
静か
技術スタック
python
領域
data

調査の方向性

spatialdata_io.readers.mcmicro から始め、issue に記載されている 2 つの出力レイアウトと、その前提を比較します。registration、segmentation、quantification、markers、TMA cores がどのように検出されるかを追跡し、複数のサンプルと segmenters、pipeline の自動検出、明示的な override の検証ケースを定義します。完了の条件は、WSI と TMA のケースを含め、labsyspharm と nf-core の両方の出力を引き続き読み取れることです。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

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.

主要言語
Python
スター
103
フォーク
65
平均マージ
1時間 8分
マージ済み PR(30日)
3

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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