scverse/squidpy

何を解決するか

Squidpyは、空間分子データの分析と可視化のためのスケーラブルなフレームワークを提供します。高解像度の組織顕微鏡画像や空間オミクスアッセイ（Visium、Slide-seq、Xeniumなど）を処理する課題に対処し、細胞や遺伝子が組織断面内でどのように配置されているかを理解するのに役立ちます。

どう動くか

scanpyおよびanndataエコシステムに基づき、Squidpyは画像から特徴を抽出し、空間統計を計算するためのスムーズなAPIを提供します。ユーザーは空間近傍グラフを構築し、組織内の異なる細胞型や遺伝子の共存や豊富さを分析できます。

対象ユーザー

空間オミクスおよび組織顕微鏡データを扱う研究者や科学者向けに設計されています。分子データの空間的構造を分析するのに役立ちます。

特徴

• 空間近傍グラフ: さまざまな空間オミクスアッセイからグラフを構築および分析できます。
• 空間統計: 細胞型や遺伝子の近隣の豊富さ、共存、Moran's Iを計算できます。
• 画像統合: scikit-imageを使用して高解像度顕微鏡画像を効率的に保存、特徴抽出、可視化できます。
• インタラクティブな探索: napari-spatialdataとの統合により、データセットをインタラクティブに探索できます。