scverse/squidpy

解決的問題

Squidpy 提供了一個可擴展的框架，用於分析和可視化空間分子數據。它解決了處理高解析度組織顯微鏡影像與空間體組學檢測（如 Visium、Slide-seq 和 Xenium）的挑戰，以理解細胞與基因在組織切片中的組織方式。

如何運作

基於 scanpy 和 anndata 生態系統，Squidpy 提供簡化的 API，用於從影像中提取特徵並計算空間統計。它允許使用者建立空間鄰居圖，並分析組織中不同細胞類型與基因的共現與富集情況。

適用對象

專為從事空間體組學與組織顯微鏡研究的研究人員與科學家設計，用於分析分子數據的空間組織結構。

主要亮點

• 空間鄰居圖：可從多種空間體組學檢測中建立與分析圖譜。
• 空間統計：計算細胞類型與基因的鄰域富集、共現以及 Moran's I 指數。
• 影像整合：使用 scikit-image 高效地儲存、提取特徵並可視化高解析度顯微鏡影像。
• 互動式探索：與 napari-spatialdata 集成，支援對資料集進行互動式探索。