scverse/spatialdata

解决的问题

SpatialData 提供了一个通用的数据框架，用于处理空间组学数据。它解决了管理单模态和多模态数据集的挑战，这些数据集结合了生物信息与空间坐标，确保这些数据集可以在不同的软件库和编程语言之间一致地进行处理和分析。

工作原理

它作为一个集数据框架、模式和序列化格式于一体的系统运行。存储格式基于 OME-NGFF 规范构建，支持高性能的数据访问和操作。生态系统包括专门用于加载数据（spatialdata-io）、静态绘图（spatialdata-plot）以及通过 napari 插件进行交互式探索的专用库。

适用人群

需要在 Python、R 和 JavaScript 中以标准化方式存储、操作和分析复杂生物数据集的空间组学数据研究人员和开发者。

主要亮点

• 空间组学的通用模式和序列化格式。
• 支持多模态数据。
• 在 Python、R 和 JavaScript 中均有实现，具备跨语言兼容性。
• 与 OME-NGFF 规范集成，实现高效的数据存储。