scverse/cellrank

해결하는 문제

CellRank는 단세포 데이터에서 세포 동역학과 운명 맵핑의 도전 과제를 해결합니다. 연구자들이 세포가 어떻게 분화하고 어떤 경로를 따르는지 파악할 수 있게 하며, 단순한 경로 추정을 넘어서 세포 운명에 대한 확률적 추정을 제공합니다.

작동 방식

이 프레임워크는 다중 시점 단세포 데이터의 마르코프 상태 모델링을 사용하여 세포 동역학을 연구합니다. RNA 속도, 가상 시간, 발달 가능성 또는 실험적 시간점과 같은 다양한 생물학적 사전 지식을 통합하여 분화 방향을 추정하고 특정 종단 또는 중간 상태에 도달할 세포의 확률을 계산합니다.

대상 사용자

단세포 분석을 수행하는 생물학자 및 생물정보학자에게 특별히 설계되었으며, 세포 분화 모델링, 드라이버 유전자 식별, 세포 전이 중 유전자 발현 추세 분석을 원하는 사용자에게 적합합니다.

주요 특징

• 대규모 세포 수에 대해 확장 가능.
• scverse 생태계와 완전 호환.
• 운명 확률 추정 및 드라이버 유전자 식별 가능.
• 분화 방향 추정을 위한 다수의 생물학적 사전 지식 지원.