数据格式转换

本教程将展示如何使用辅助分析流程 SAW convert 来实现基础的文件格式转换。为了让这工具更加简易好用，SAW convert 下设置了子模块用于具体执行转换任务，子模块通常被命名为"A2B"，表示从A格式转换到B格式的过程。

表达矩阵相关

visualization

转换原始 GEF 为 支持可视化的 GEF。

原始 GEF（Gene Expression File）仅在 bin1 维度上储存基因表达信息，是为了防止输出文件过大。然而，要在 StereoMap 中进行可视化，需要包含不同 bin size 的表矩阵信息，通常使用的 bin size 列表 [1, 5, 10, 20, 50, 100, 150, 200]。

saw convert visualization \
    --gef=/path/to/input/GEF \
    --bin-size=1,5,10,20,50,100,150,200 \
    --visualization-gef=/path/to/output/visualization/GEF

gef2gem

转换 bin GEF 到 GEM。

GEM（Gene Expression Matrix）中记录的特征表达矩阵仅包含有一种 bin size，因此，在进行转换时需要设置明确的 --bin-size 参数。

saw convert gef2gem \
    --gef=/path/to/input/GEF \
    --bin-size=1 \
    --gem=/path/to/output/GEM

转换 cellbin GEF 到 cellbin GEM。

saw convert gef2gem \
    --cellbin-gef=/path/to/input/cellbin/GEF \
    --gef=/path/to/input/bin/GEF \
    --cellbin-gem=/path/to/output/cellbin/GEM

gem2gef

转换 GEM 到 bin GEF。

• 如果输入GEM 是bin1 维度的表达矩阵，则输出的GEF（基因表达文件）将是一个支持可视化的 GEF，其中包括 bin1、5、10、20、50、100、150、200 的表达矩阵信息。
• 如果输入 GEM 不是 bin1 维度的表达矩阵，输出的 GEF 将只包含特定 bin size 的表达矩阵信息。

saw convert gem2gef \
    --gem=/path/to/input/GEM \
    --gef=/path/to/output/GEF

转换 cellbin GEM 到 cellbin GEF。

saw convert gem2gef \
    --cellbin-gem=/path/to/input/cellbin/GEM \
    --cellbin-gef=/path/to/output/cellbin/GEF

bin2cell

转换 bin GEF 到 cellbin GEF。

saw convert bin2cell \
    --gef=/path/to/input/GEF \
    --image=/path/to/cell/segmentation/image \
    --cellbin-gef=/path/to/output/cellbin/GEF \
    --cellbin-gem=/path/to/output/CGEM

gef2h5ad

转换 bin GEF 到 AnnData H5AD。

saw convert gef2h5ad \
    --gef=/path/to/input/GEF \
    --bin-size=20 \
    --h5ad=/path/to/output/h5ad

转换 cellbin GEF 到 AnnData H5AD。

saw convert gef2h5ad \
    --cellbin-gef=/path/to/input/cellbin/GEF \
    --h5ad=/path/to/output/h5ad

gem2h5ad

转换 GEM 到 AnnData H5AD。

saw convert gem2h5ad \
    --gem=/path/to/input/GEM \
    --bin-size=20 \
    --h5ad=/path/to/output/h5ad

转换cellbin GEM到AnnData h5ad。

saw convert gem2h5ad \
    --cellbin-gem=/path/to/input/cellbin/GEM \
    --h5ad=/path/to/output/h5ad

gef2img

生成 bin GEF 的灰度热图，采用灰度图展示特征表达矩阵。

saw convert gef2img \
    --gef=/path/to/input/GEF \
    --bin-size=1 \
    --image=/path/to/output/heatmap/TIFF/image

图像相关

tar2img

从压缩图像 .tar.gz 文件中提取 TIFF 图像，其中通常包含与表达矩阵配准后的显微镜图像，组织分割图像，和细胞分割图像。自动算法或手动处理的图像结果都记录在图像 .tar.gz 文件中。

saw convert tar2img \
    --image-tar=/path/to/input/image/tar \
    --image=/path/to/output/folder

img2rpi

合成 TIFF 图像为 RPI 文件，用于 StereoMap 可视化展示。

saw convert img2rpi \
    --image=/path/to/input/image1,/path/to/input/image2,/path/to/input/image3... \
    --layers=DAPI/Image,DAPI/TissueMask,DAPI/CellMask... \
    --rpi=/path/to/output/rpi

merge

合并多张图为一张图像（至多3张图）。

saw convert merge \
    --image=/path/to/input/image1,/path/to/input/image2,/path/to/input/image3 \ 
    --merged-image=/path/to/output/multichannel/image

合并显微镜图像 ssDNA_SS200000135TL_D1_regist.tif 和组织分割图 ssDNA_SS200000135TL_D1_tissue_cut.tif，可用于评估组织分割的效果。

显微镜图像 ssDNA_SS200000135TL_D1_regist.tif 和细胞分割图 ssDNA_SS200000135TL_D1_mask.tif 合并结果的部分区域，用于评估细胞分割的效果。

overlay

将通过矩阵推导的模板点叠加到图像上，用以检查图像 QC 识别到的图像模板点是否准确。

saw convert overlay \
    --image=/path/to/input/image \
    --template=/path/to/input/template/txt \
    --overlaid-image=/path/to/output/overlaid/image

将矩阵模板点叠加到 ssDNA_SS200000135TL_D1_regist.tif 图像上，用以检查配准效果。