Scanpy
Standardowa analiza scRNA-seq od QC po klastry i geny markerowe
Instalacja
Zawiera skryptynpx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills
scRNA-seq analysis: QC, normalization, UMAP/PCA, clustering, marker genes, or converting an RDS object to h5ad.
- Autor
- K-Dense Inc.
- Licencja
- BSD-3-Clause
Prowadzi przez standardowy proces w Scanpy: kontrolę jakości, normalizację, PCA, UMAP lub t-SNE, klasteryzację Leiden, analizę różnicowej ekspresji i tworzenie wykresów. Obsługuje także kłopotliwy pierwszy etap, czyli konwersję plików RDS z Seurat lub SingleCellExperiment do formatu h5ad. Dla zbiorów danych niemieszczących się w pamięci opisano użycie Dask, natomiast modele probabilistyczne skierowano do innych rozwiązań.
Podobne umiejętności
PyDESeq2
UmiejętnośćAnalizuje różnicową ekspresję bulk RNA-seq w Pythonie
AnnData
UmiejętnośćStruktura danych h5ad dla ekosystemu scverse
scvi-tools
UmiejętnośćModele probabilistyczne do korekcji partii i integracji
Komentarze(0)
Zaloguj się, aby skomentować