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scanpy权威发布_scanpy官网(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

scanpy

慕尼黑工业大学生物信息学实验室探秘 𐟔 慕尼黑工业大学（德国），在过去的两年里，其年引用量接近1万次。这个实验室的团队成员包括拥有数学和物理双硕士学位以及物理和计算机科学双博士学位的科学家。他们的研究主要聚焦于单细胞数据分析，致力于开发新的算法、进行大规模数据分析和数学建模。 𐟔젥ꌥ ”究方向单细胞数据分析方法：包括Scanpy算法和ScVelo算法等，用于单细胞分析。空间转录组和图像分析：如Squidpy算法，用于空间转录组和图像分析。数据分析和基准分析：专注于数据分析和基准分析。 𐟓Š 实验室人员构成管理人员：1人博士后：9人博士生：40人访问学者：0（美国更受欢迎） 𐟓ˆ 近五年文章发表情况 CNS：0篇大子刊：19篇（近三年有15篇大子刊，反映了单细胞领域的发展）小子刊：21篇其他：10篇（目前，很多从事单细胞研究的都能发大子刊） 𐟌Ÿ 实验室评价该实验室专注于干实验，对于想在生物信息学算法开发、大规模数据分析和计算生物学领域进行研究的小伙伴来说，这里是一个不错的选择。 𐟓š 信息来源小破站的bioinforbriker老师以及慕尼黑工业大学官网。

单细胞生信分析必备工具推荐 𐟛 ️ 单细胞生信分析是现代生物学研究的重要手段，以下是一些常用的单细胞生信分析工具，帮助你更好地理解和处理单细胞数据。 𐟔 数据预处理和质量控制 Seurat：这个R语言包提供了一套完整的单细胞数据处理和分析工具，包括质量控制、归一化、降维和聚类等。 Scanpy：Python库，提供丰富的单细胞数据分析功能，如数据预处理、降维、聚类和可视化等。 𐟓Š 聚类和差异表达分析 Cell Ranger：10x Genomics提供的软件，用于处理和分析单细胞测序数据，包括聚类和差异表达分析。 SC3：基于稀疏编码的单细胞聚类方法，适用于大规模单细胞数据的聚类分析。 DESeq2：R语言包，用于差异表达分析，适用于批量效应校正和差异基因的识别。 𐟌𑠧𛆨ƒž轨迹分析 Monocle：R语言包，用于单细胞数据的伪时间分析，重建细胞的发育轨迹。 Slingshot：R语言包，通过平滑的轨迹拟合方法，重建细胞的发育路径。 𐟒젧𛆨ƒž间相互作用分析 CellChat：R语言包，用于分析细胞间的信号传递和相互作用网络。 NicheNet：R语言包，通过网络分析方法，预测细胞间的信号传递路径。这些工具可以帮助你更好地理解和利用单细胞数据，开展深入的生物学研究。

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