Squidpy讓空間基因表達(dá)與組織影像在同一套Python對(duì)象里互操作，提供從建圖、統(tǒng)計(jì)、特征提取、交互式可視化到細(xì)胞通訊的端到端工作流。核心功能可概括為一個(gè)框架、兩類數(shù)據(jù)、三大能力。
- 一個(gè)框架
基于Python/Scanpy/AnnData的統(tǒng)一可擴(kuò)展生態(tài)，把不同技術(shù) (ST、Visium、DBit-seq、seqFISH、MERFISH、IMC 、CyCif、4i等) 產(chǎn)出的空間組學(xué)數(shù)據(jù)裝進(jìn)同一套數(shù)據(jù)規(guī)范，避免格式碎片化。
- 兩類數(shù)據(jù)表示
- 空間圖 (spatial graph)：用稀疏鄰接矩陣記錄細(xì)胞/spot 之間的鄰近關(guān)系，支持六邊形網(wǎng)格、KNN、半徑、Delaunay 等多種建圖方式。
- 高分辨率影像 (ImageContainer)：基于Dask/xarray的懶加載容器，把多通道、多層、GB級(jí)組織圖像與基因表達(dá)矩陣像素級(jí)對(duì)齊，可直接對(duì)接napari交互式可視化。
- 三大分析能力
- 空間統(tǒng)計(jì)與模式挖掘
?細(xì)胞鄰域富集、Ripley statistic、Co-occurrence、Moran’s I / Geary’s C、Sepal 等，定量描述細(xì)胞聚集或離散、基因空間自相關(guān)。 - 圖像-組學(xué)聯(lián)合分析
?細(xì)胞核/細(xì)胞分割（Watershed、StarDist、Cellpose）、形態(tài)特征、紋理、深度學(xué)習(xí)特征提??；把核密度、 Marker強(qiáng)度等影像特征直接寫回AnnData，與基因表達(dá)一起做共嵌入、共聚類。 - 細(xì)胞通訊與可視化
?快速重實(shí)現(xiàn)的 CellphoneDB（Omnipath 配受體庫(kù)），支持百萬級(jí)置換檢驗(yàn)；napari 插件可在 Jupyter 里同步查看基因表達(dá)、聚類結(jié)果與原始 HE/熒光大圖，并手動(dòng)圈選注釋。
