前两天看到公众号转发的贝克曼库尔特生命科学的《Spillover vs. Spread：破解精准流式多色分析的斯芬克斯之谜》，看完还是有点疑惑，问了一下GPT，感觉它的更加通俗易懂，在此分享一下。
在流式细胞术的多色实验中，spillover 和 spread 是两个关键的概念，它们描述了荧光染料之间的相互干扰和误差。为了更通俗地理解，我们可以将其比作光谱中的“串色”和“光散射”。

1. Spillover（溢出）通俗点说，spillover 可以理解为不同荧光染料在各自通道内“串色”的现象。假设你在检测不同的荧光染料，每个染料都有一个主检测通道，但由于荧光染料的光谱重叠，它可能会在不属于它的检测通道中产生信号。就像在一个乐队演奏时，本应只在一个麦克风中听到吉他声，但你可能也在鼓的麦克风中听到了一些吉他声，这就是“溢出”。
具体例子：

• 比如你使用了两个染料A和B，A主要发射绿光，B发射红光。如果你在检测A的通道（绿色荧光通道）时，B的红光也稍微“串”进来了，这就是spillover。每种染料的信号可能“溢出”到其他通道，导致测量的值并不仅仅来自目标染料。
  

2. Spread（扩散）spread 则可以理解为由于 spillover 造成的噪音或不确定性。换句话说，即使通过数学方法校正了不同荧光染料之间的信号溢出，溢出引入的测量误差仍然存在，导致检测通道中的信号扩散，这种现象就是 spread。
举个通俗的例子：如果我们把每个染料的检测看作是画线，spillover 就是“线不直”，而 spread 就是“线有点模糊”。尽管我们可以校正 spillover 使信号尽量准确，但spread代表的是噪音或不确定性，它使数据点之间的界限不如理想状况那样清晰。
如何更好地理解两者的关系？

• Spillover 是指荧光染料本身信号串入了其他通道，这部分是可以通过数学校正（如补偿）来解决的。
• Spread 是在 spillover 校正后，依然存在的测量误差，无法完全消除。这种误差会影响荧光信号的精度，使得两个不同染料之间的区分不如预期那么清晰。
  

实际影响在实际的流式细胞术实验中，如果没有良好的补偿或染料选择不当，spillover 会导致各个通道的信号变得难以区分。即使进行了补偿，spread 依然会影响结果，使得你在多色流式实验中区分不同荧光信号更加困难。
总结一下：

• Spillover 是染料之间的光谱重叠，导致信号串入其他通道；
• Spread 是这种重叠导致的噪声和不确定性，影响了结果的准确性。