작성자 K-Dense-AI
scvi-tools는 확률적 단일세포 분석을 위한 Python 프레임워크입니다. 이 scvi-tools 스킬은 배치 보정, 잠재 임베딩, 불확실성을 반영한 차등 발현 분석, 전이 학습, 멀티모달 통합에 유용합니다. 특히 single-cell RNA-seq, ATAC, CITE-seq, multiome, spatial 워크플로에 잘 맞으며, 고급 Machine Learning 활용 사례에서 강점이 있습니다.
작성자 K-Dense-AI
scvelo는 단일세포 RNA-seq 데이터의 RNA velocity 분석을 위한 Python 기술입니다. 이를 사용해 unspliced 및 spliced mRNA로부터 세포 상태 전이를 추정하고, 궤적 방향을 유추하며, latent time을 계산하고, driver gene을 식별할 수 있습니다. 표준 클러스터링이나 pseudotime만으로는 방향성이 부족할 때, scvelo를 활용한 데이터 분석에 특히 유용합니다.
작성자 K-Dense-AI
Python에서 단일세포 RNA-seq 데이터를 분석하는 scanpy 스킬입니다. QC, 정규화, PCA, UMAP/t-SNE, 군집화, 마커 유전자 탐색, 궤적 분석, 출판용 품질의 플롯에 활용하세요. AnnData를 중심으로 구성된 탐색적 scRNA-seq 워크플로에 가장 적합하며, scanpy 사용법과 설치 안내도 함께 제공합니다.
작성자 K-Dense-AI
CELLxGENE Census를 프로그래밍 방식으로 조회하기 위한 cellxgene-census 스킬입니다. 발현 데이터, 메타데이터, 임베딩, 그리고 조직·질병·세포 유형 전반의 교차 데이터셋 패턴을 탐색할 때 유용합니다. 대규모 단일세포 분석과 레퍼런스 아틀라스 비교에 가장 적합하며, 직접 보유한 데이터에는 `scanpy` 또는 `scvi-tools`를 사용하는 것이 좋습니다.
