tooluniverse-single-cell

Comprehensive single-cell RNA-seq analysis and expression matrix processing using scanpy, anndata, scipy, and ToolUniverse.

BixBench Coverage: 18+ questions across 5 projects (bix-22, bix-27, bix-31, bix-33, bix-36)

Install: pip install scanpy anndata leidenalg umap-learn harmonypy gseapy pandas numpy scipy scikit-learn statsmodels

Produktionsbereite Einzelzellen- und Expressionsmatrixanalyse mit Scanpy, Anndata und Scipy. Führt scRNA-seq-QC, Normalisierung, PCA, UMAP, Leiden/Louvain-Clustering, differenzielle Expression (Wilcoxon, t-Test, DESeq2), Zelltyp-Annotation, statistische Analyse pro Zelltyp, Genexpressionskorrelation, Chargenkorrektur (Harmony), Trajektorieninferenz und Zell-Zell-Kommunikationsanalyse durch. NEU: Analysiert Ligand-Rezeptor-Interaktionen zwischen Zelltypen mit OmniPath (CellPhoneDB, CellChatDB), bewertet die Kommunikationsstärke, identifiziert Signalkaskaden und verarbeitet Rezeptorkomplexe mit mehreren Untereinheiten. Integriert sich in ToolUniverse-Genannotationstools (HPA, Ensembl, MyGene, UniProt) und Anreicherungstools (gseapy, PANTHER, STRING). Unterstützt h5ad, 10X, CSV/TSV-Zählmatrizen und vorkommentierte Datensätze. Zur Verwendung bei der Analyse von Einzelzell-RNA-seq-Daten, der Untersuchung von Zell-Zell-Interaktionen, der Durchführung der Zelltyp-Differentialexpression, der Berechnung von Genexpressionskorrelationen nach Zelltyp, der Analyse der Tumor-Immun-Kommunikation oder der Beantwortung von Fragen zu scRNA-seq-Datensätzen. Quelle: mims-harvard/tooluniverse.