scverse/squidpy

解决的问题

Squidpy 提供了一个可扩展的框架，用于分析和可视化空间分子数据。它解决了处理高分辨率组织显微镜图像和空间组学检测（如 Visium、Slide-seq 和 Xenium）的挑战，以理解细胞和基因在组织切片中的组织方式。

如何工作

基于 scanpy 和 anndata 生态系统，Squidpy 提供了简化的 API，用于从图像中提取特征并计算空间统计。它允许用户构建空间邻域图，并分析组织中不同细胞类型和基因的共现和富集情况。

适用人群

专为从事空间组学和组织显微镜研究的研究人员和科学家设计，用于分析分子数据的空间组织结构。

主要亮点

• 空间邻域图：可从多种空间组学检测中构建和分析图谱。
• 空间统计：计算细胞类型和基因的邻域富集、共现以及 Moran's I 指数。
• 图像集成：使用 scikit-image 高效地存储、提取特征并可视化高分辨率显微镜图像。
• 交互式探索：与 napari-spatialdata 集成，支持对数据集进行交互式探索。