Celldega：空间数据可视化与分析的一体化工具包

空间转录组学将高维单细胞数据与显微成像相结合，以揭示细胞状态、细胞间通信以及组织结构。对此类数据的分析需要结合多模态数据处理、高维数据分析、空间分析和综合可视化。然而，随着方法日趋成熟以及数据集规模不断增长，计算分析正日益成为瓶颈。此外，可视化也具有挑战性，因为开源可视化工具难以扩展到大型数据集（超过10亿条转录本），而商业可视化工具则成本高昂、闭源且缺乏灵活性。我们提出了 Celldega，这是一个用于空间组学数据可扩展交互式可视化与分析的开源 Python 和 JavaScript 库。Celldega 集成了自定义分析，执行邻域分析，实现了一种面向可视化的高效文件格式，并支持在笔记本环境和网页图库中进行交互式探索。我们在多种技术、组织和数据集上展示了 Celldega 的应用，其中包括发育中小鼠整个头部的三维重建数据，该数据包含超过400万个细胞。最后，我们展示了 Celldega 如何贯穿空间数据分析的整个生命周期，从质量控制到构建可公开共享的图库。

空间转录组学将高维单细胞数据与显微成像相结合，以揭示细胞状态、细胞间通讯以及组织结构。对此类数据的分析需要综合运用多模态数据处理、高维数据分析、空间分析以及集成可视化。然而，随着方法日趋成熟和数据集规模不断扩大，计算分析正日益成为瓶颈。此外，可视化也面临挑战：开源可视化工具难以扩展到超大规模数据集（超过10亿条转录本），而商业可视化工具则成本高昂、闭源且缺乏灵活性。我们提出了 Celldega，这是一种开源的 Python 和 JavaScript 库，用于空间组学数据的可扩展交互式可视化与分析。Celldega 集成了自定义分析，执行邻域分析，实现了高效的面向可视化的文件格式，并支持在笔记本和网页画廊中进行交互式探索。我们在多种技术平台、组织类型和数据集上展示了 Celldega 的应用，包括对发育中完整小鼠头部的三维重建，其包含超过四百万个细胞。最后，我们展示了 Celldega 如何贯穿空间数据分析的整个生命周期，从质量控制到构建可公开共享的画廊。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.13.744672v1?rss=1

🏷️ 空间转录组学 数据可视化 交互式分析 多模态数据 邻域分析 开源工具包