scverse/spatialdata

解决的问题

提供一个通用的框架、模式和序列化格式，用于处理单模态和多模态空间组学数据集，使研究人员能够在不同的软件库和编程语言之间处理和分析复杂的生物数据。

工作原理

SpatialData 是基于 OME-NGFF 规范构建的核心数据框架。它建立了一种标准化的方式来存储和序列化空间组学数据，随后由一系列生态系统库支持数据加载（spatialdata-io）、静态绘图（spatialdata-plot）和交互式探索（napari-spatialdata），这些库在 Python、R 和 JavaScript 中均有实现。

适用人群

需要一致方式来组织、操作和分析多模态生物数据集的空间组学数据科学家和开发者。

主要亮点

• 空间组学的通用模式和序列化格式。
• 支持多语言，包括 Python、R 和 JavaScript。
• 与 OME-NGFF 规范集成。
• 作为 scverse 生态系统的一部分，提供专门用于交互式探索和数据加载的工具。