空間單細胞病理資料分析軟體

空間單細胞技術不僅可以獲取單細胞的資訊，還可以得知細胞之間的空間關係資訊。使得生物學家的研究不局限於一個個的細胞，而可以直接研究整個細胞網路，組織微環境以及組織微觀結構。現階段空間單細胞技術種類繁多，產生的資料量較大。分析空間單細胞資料的難度大和成本高，我們通過開發可以使用於多種空間單細胞技術資料，適用於大資料的分析軟體。軟體不僅包含了傳統的空間分析方法來分析單細胞的空間特徵，也整合了許多業界先進的基於機器學習的分析演算法來分析細胞網路的互作關係。説明生物資訊學家提高分析效率同時也説明非資料科學家獨自開展空間單細胞的資料分析工作。

專案已完成所有的原型模組的開發，其中核心演算法均完成原型開發，視覺化模組原型代碼已全部完成，且上述模組仍在持續反覆運算中。完成主框架的研發及原型系統的思想，在預期功能均已全部實現的基礎上，我們核心演算法全部採用了 Rust 語言實現以達到極高的性能。軟體提供了Python的API以供用戶調用。部署了持續集成的工作流，每一次修改提交都將進行自動化測試與構建。現階段測試覆蓋率超過80% 。軟體的架構文檔與使用指南已完成撰寫（https://spatialtis.readthedocs.io/），並針對該套裝軟體撰寫了相關的教程和樣本資料。基於原型系統開展相應的驗證分析，項目已對市面上大部分空間測序技術的資料進行了驗證和測試。軟體已足夠在學術界用於資料分析。