CC tooluniverse-single-cell

Готовый к производству анализ одноклеточных данных и матриц экспрессии с использованием scanpy, anndata и scipy. Выполняет QC scRNA-seq, нормализацию, PCA, UMAP, кластеризацию Leiden/Louvain, дифференциальную экспрессию (Вилькоксон, t-тест, DESeq2), аннотацию типов клеток, статистический анализ по типам клеток, корреляцию экспрессии генов, коррекцию партий (Harmony), вывод траектории и анализ межклеточных коммуникаций. НОВОЕ: Анализирует взаимодействия лиганд-рецептор между типами клеток с использованием OmniPath (CellPhoneDB, CellChatDB), оценивает силу коммуникации, идентифицирует сигнальные каскады и обрабатывает многосубъединичные рецепторные комплексы. Интегрируется с инструментами аннотации генов ToolUniverse (HPA, Ensembl, MyGene, UniProt) и инструментами обогащения (gseapy, PANTHER, STRING). Поддерживает h5ad, 10X, CSV/TSV матрицы подсчетов и предварительно аннотированные наборы данных. Используйте при анализе одноклеточных данных РНК-сек, изучении межклеточных взаимодействий, выполнении дифференциальной экспрессии по типам клеток, вычислении корреляций экспрессии генов по типам клеток, анализе коммуникации опухоли с иммунной системой или ответах на вопросы о наборах данных scRNA-seq.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Production-ready single-cell and expression matrix analysis using scan…»

Production-ready single-cell and expression matrix analysis using scanpy, anndata, and scipy. Performs scRNA-seq QC, normalization, PCA, UMAP, Leiden/Louvain clustering, differential expression (Wilcoxon, t-test, DESeq2), cell type annotation, per-cell-type statistical analysis, gene-expression correlation, batch correction (Harmony), trajectory inference, and cell-cell communication analysis. NEW: Analyzes ligand-receptor interactions between cell types using OmniPath (CellPhoneDB, CellChatDB), scores communication strength, identifies signaling cascades, and handles multi-subunit receptor complexes. Integrates with ToolUniverse gene annotation tools (HPA, Ensembl, MyGene, UniProt) and enrichment tools (gseapy, PANTHER, STRING). Supports h5ad, 10X, CSV/TSV count matrices, and pre-annotated datasets. Use when analyzing single-cell RNA-seq data, studying cell-cell interactions, performing cell type differential expression, computing gene-expression correlations by cell type, analyzing tumor-immune communication, or answering questions about scRNA-seq datasets.

Готовый к производству анализ одноклеточных данных и матриц экспрессии с использованием scanpy, anndata и scipy.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу