bởi K-Dense-AI
scvi-tools là một framework Python cho phân tích đơn bào theo hướng xác suất. Hãy dùng skill scvi-tools này cho batch correction, latent embeddings, differential expression có kèm độ bất định, transfer learning và tích hợp đa mô thức. Đây là lựa chọn rất phù hợp cho các workflow single-cell RNA-seq, ATAC, CITE-seq, multiome và spatial, đặc biệt trong các bài toán Machine Learning nâng cao.
bởi K-Dense-AI
scvelo là một skill Python để phân tích RNA velocity trong dữ liệu RNA-seq đơn bào. Dùng nó để ước lượng chuyển trạng thái tế bào từ mRNA chưa spliced và đã spliced, suy ra hướng quỹ đạo, tính latent time và xác định các gen driver. Skill này đặc biệt hữu ích cho scvelo trong Data Analysis khi bạn cần tính định hướng vượt ra ngoài clustering tiêu chuẩn hoặc pseudotime.
bởi K-Dense-AI
Skill scanpy cho phân tích dữ liệu single-cell RNA-seq bằng Python. Dùng cho QC, chuẩn hóa, PCA, UMAP/t-SNE, phân cụm, tìm marker gene, phân tích quỹ đạo và biểu đồ chất lượng cao cho bài báo. Phù hợp nhất cho các quy trình scRNA-seq khám phá xoay quanh AnnData, với hướng dẫn dùng và cài đặt scanpy rõ ràng.
bởi K-Dense-AI
Skill cellxgene-census để truy vấn CELLxGENE Census bằng lập trình. Dùng để khám phá dữ liệu biểu hiện gen, metadata, embeddings và các mẫu liên hệ giữa nhiều bộ dữ liệu trên các mô, bệnh và loại tế bào. Phù hợp nhất cho phân tích single-cell ở quy mô quần thể và so sánh với atlas tham chiếu; nếu làm việc với dữ liệu của chính bạn, hãy dùng scanpy hoặc scvi-tools.
