GTEx에서 Pathology image 분석하기

Major Study./Bioinformatics

sosal 2022. 10. 13. 18:57

Normal H&E Slide image를 분석할 일이 생겨서,

분석을 해본 겸, 정리 포스트를 남겨놓으려고 한다.

1. GTEx phenotype 데이터 활용하기

개인적으로 TCGA, ICGC, GTEx 등 유전체 데이터를 활용할 때, UCSC Xena를 자주 활용한다.

서로 다른 데이터베이스의 batch effect 등을 정리한 데이터까지 제공해서.. 무척 편하다.

phenotype - GTEX phenotype (n=9,783) UCSC Toil RNA-seq Recompute

GTEx 데이터에서 원하는 tissue의 sample ID를 가져올 수 있다.

나는 이번 pathology image 분석에서는 breast tissue를 활용하고자 했는데,

다음과 같이 phenotype data에서 sample들을 확인할 수 있다.

(Whole Slide Image의 용량이 좀 커서 전부다 다운받지는 않았다)

2. GTEx portal에서 histology viewer 에서 샘플 확인하기

https://gtexportal.org/home/histologyPage

GTEx Portal

gtexportal.org

아래와 같이 원하는 sample을 클릭 하면, pathology image를 확인할 수 있다.

위 slide image에서 Aperio Image 버튼이 보이는데, URL을 확인해보면 다음과 같다.

가장 뒤에 GTEx 샘플의 이름을 넣게 되면, 해당 slide image를 다운받을 수 있다.

1번에서 받은 phenotype 데이터에서, sample list를 위 주소와 조합하여

wget으로 쭈르륵 받으면 끝!

3. Patch (tile) 뜯어내기

openslide가 대표적인 pathology image 분석 tool이지만,

단순히 tile만 뜯어내면 되는 작업이었어서, py-wsi 라는 패키지를 활용하였다.

Magnification을 최고화질로 하여, patch를 모두 저장하게되면 용량이 만만치 않으므로,

py-wsi 패키지의 저장관련 함수를 직접 수정하여, 중요한 patch만 저장한다.

(Brightness, 혹은 Red-color의 비중 등을 활용하여 의미있는 patch 인지를 체크)

밝기로만 patch를 컨트롤 하게되면, 그림자가 있거나 quality가 안좋은 tissue도 다수 포함될 수 있으니 주의..