scverse/squidpy

해결하는 문제

Squidpy는 공간 분자 데이터 분석 및 시각화를 위한 확장 가능한 프레임워크를 제공합니다. 고해상도 조직 현미경 이미지와 공간 오믹스 아세이 (예: Visium, Slide-seq, Xenium 등)를 처리하는 도전 과제를 해결하여 조직 단면 내에서 세포와 유전자가 어떻게 조직되어 있는지 이해할 수 있도록 도와줍니다.

작동 방식

scanpy 및 anndata 생태계를 기반으로 하여 Squidpy는 이미지에서 특징을 추출하고 공간 통계를 계산하기 위한 간편한 API를 제공합니다. 사용자는 공간 이웃 그래프를 구축하고 조직 내에서 다양한 세포 유형과 유전자의 공존 및 풍부도를 분석할 수 있습니다.

대상 사용자

공간 오믹스 및 조직 현미경 데이터를 다루는 연구자 및 과학자들을 위한 것입니다. 분자 데이터의 공간적 구성 구조를 분석하는 데 도움이 됩니다.

주요 기능

• 공간 이웃 그래프: 다양한 공간 오믹스 아세이에서 그래프를 구축하고 분석할 수 있습니다.
• 공간 통계: 세포 유형과 유전자의 이웃 풍부도, 공존, Moran's I를 계산할 수 있습니다.
• 이미지 통합: scikit-image를 사용하여 고해상도 현미경 이미지를 효율적으로 저장, 특징 추출 및 시각화할 수 있습니다.
• 인터랙티브 탐색: napari-spatialdata와의 통합을 통해 데이터셋을 인터랙티브하게 탐색할 수 있습니다.