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

Análisis de matrices de expresión y unicelulares listos para producción utilizando scanpy, anndata y scipy. Realiza control de calidad de scRNA-seq, normalización, PCA, UMAP, agrupación de Leiden/Louvain, expresión diferencial (Wilcoxon, prueba t, DESeq2), anotación de tipo celular, análisis estadístico por tipo de célula, correlación de expresión génica, corrección por lotes (Harmony), inferencia de trayectoria y análisis de comunicación célula-célula. NUEVO: Analiza las interacciones ligando-receptor entre tipos de células utilizando OmniPath (CellPhoneDB, CellChatDB), puntúa la intensidad de la comunicación, identifica cascadas de señalización y maneja complejos de receptores de múltiples subunidades. Se integra con las herramientas de anotación de genes ToolUniverse (HPA, Ensembl, MyGene, UniProt) y herramientas de enriquecimiento (gseapy, PANTHER, STRING). Admite matrices de recuento h5ad, 10X, CSV/TSV y conjuntos de datos preanotados. Úselo al analizar datos de RNA-seq de una sola célula, estudiar interacciones entre células, realizar expresión diferencial de tipos de células, calcular correlaciones de expresión génica por tipo de célula, analizar la comunicación inmune-tumoral o responder preguntas sobre conjuntos de datos de scRNA-seq. Fuente: mims-harvard/tooluniverse.