English | 中文 | Español | 日本語 | Français | 한국어 | | | | ------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | CI/CD | [![pre-commit.ci status][precommit-badge]][precommit-link] | | Docs | [![Documentation Status][readthedocs-badge]][readthedocs-link] [![Preprint][preprint-badge]][preprint-link] | | Package | [![PyPI - Version][pypi-badge]][pypi-link] [![pypi download][pypi-download-badge]][pypi-download-link] [![Conda-forge badge][conda-forge-badge]][anaconda-link] [![Docker image][docker-badge]][docker-link] | | Meta | [![scverse-badge]][scverse-link] [![License][license-badge]][license-link] [![Star][star-badge]][star-link] [![Citations][citation-badge]][citation-link] | [precommit-badge]: https://github.com/Starlitnightly/omicverse/workflows/py310|py311/badge.svg [precommit-link]:https://github.com/Starlitnightly/omicverse/ [readthedocs-badge]:https://readthedocs.org/projects/omicverse/badge/?version=latest [readthedocs-link]:https://omicverse.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest [preprint-badge]: https://img.shields.io/badge/DOI-10.1038/s41467.024.50194.3-368650.svg [preprint-link]: https://doi.org/10.1038/s41467-024-50194-3 [pypi-badge]: https://img.shields.io/pypi/v/omicverse [pypi-link]: https://pypi.org/project/omicverse [pypi-download-badge]:https://static.pepy.tech/badge/omicverse [pypi-download-link]:https://pepy.tech/project/omicverse [conda-forge-badge]: https://img.shields.io/conda/dn/conda-forge/omicverse?logo=Anaconda [anaconda-link]: https://anaconda.org/conda-forge/omicverse [docker-badge]: https://img.shields.io/badge/docker-image-blue?logo=docker [docker-link]: https://img.shields.io/docker/pulls/starlitnightly/omicverse [license-badge]: https://img.shields.io/badge/license-GNU-blue [license-link]: https://img.shields.io/apm/l/vim-mode [scverse-badge]: https://img.shields.io/badge/scverse-ecosystem-blue.svg?labelColor=yellow [scverse-link]: https://scverse.org/ [star-badge]:https://img.shields.io/github/stars/Starlitnightly/omicverse [star-link]:https://github.com/Starlitnightly/omicverse [citation-badge]:https://citations.njzjz.win/10.1038/s41467-024-50194-3 [citation-link]:https://doi.org/10.1038/s41467-024-50194-3
**`OmicVerse v2`** ist ein einheitliches Python-Projekt für moderne Transkriptomik- und Multi-Omics-Analysen. Es umfasst Bulk RNA-seq, Einzelzellanalysen, räumliche Transkriptomik, Visualisierung, modellbasierte Analyse und KI-gestützte Workflows. Für weitere Hintergründe lesen Sie bitte unser Paper: [OmicVerse: a framework for bridging and deepening insights across bulk and single-cell sequencing](https://www.nature.com/articles/s41467-024-50194-3) > [!IMPORTANT] > > **Geben Sie uns einen Stern**, Sie erhalten alle Release-Benachrichtigungen von GitHub ohne Verzögerung ~ ⭐️ > > Wenn Sie **OmicVerse** mögen und unsere Mission unterstützen möchten, erwägen Sie bitte eine [💗Spende](https://ifdian.net/a/starlitnightly), um unsere Bemühungen zu unterstützen.
Stern-Historie
## `1` [Einführung][docs-feat-provider] **OmicVerse v2** ist ein einheitliches Python-Projekt für moderne Transkriptomik- und Multi-Omics-Analysen. Es bündelt Bulk-RNA-seq, Einzelzellanalysen, räumliche Transkriptomik, Visualisierung, modellbasierte Analyse und KI-gestützte Workflows in einem gemeinsamen Paket- und Dokumentationssystem. > [!NOTE] > OmicVerse v2 ist heute als breitere Analyseplattform organisiert und nicht mehr nur als einzelnes Methodenpaket. Neben den Kernmodulen für Datenanalyse umfasst es inzwischen auch agentische Workflows über **J.A.R.V.I.S.**, MCP-basiertes Tool-Serving für KI-Clients sowie ein wachsendes Tutorial- und Dokumentationssystem unter `omicverse_guide`. ![omicverse-light](https://raw.githubusercontent.com/Starlitnightly/ImageStore/main/omicverse_img/background_light.png#gh-light-mode-only) ![omicverse-dark](https://raw.githubusercontent.com/Starlitnightly/ImageStore/main/omicverse_img/background_dark.png#gh-dark-mode-only) ## `2` [Verzeichnisstruktur](#) ````shell . ├── omicverse # Haupt-Python-Paket ├── omicverse_guide # Dokumentationsdateien ├── omicverse_web # Web-Analyseplattform ├── sample # Einige Testdaten ├── LICENSE └── README.md ```` ## `3` [Erste Schritte](#) OmicVerse kann über conda oder pypi installiert werden und Sie müssen zuerst `pytorch` installieren. Bitte schauen Sie sich das [Installationstutorial](https://starlitnightly.github.io/omicverse/Installation_guild/) für detailliertere Installationsschritte und Anpassungen für verschiedene Plattformen (`Windows`, `Linux` oder `Mac OS`) an. Sie können `conda install omicverse -c conda-forge` oder `pip install -U omicverse` für die Installation verwenden. Bitte schauen Sie sich die Dokumentation und Tutorials auf der [omicverse-Seite](https://starlitnightly.github.io/omicverse/) oder [omicverse.readthedocs.io](https://omicverse.readthedocs.io/en/latest/index.html) an. ## `4` [J.A.R.V.I.S Einstieg](#) ### 4.1 OpenClaw OmicVerse unterstützt jetzt direkte interaktive Analysen mit dem OpenClaw-Projekt. Zum Beispiel: ```bash omicverse claw 'help me annotate the lung scrna-seq' ``` Dieses Modul wird durch `ov.Agent` unterstützt und eignet sich gut für die dialogbasierte Analyse von `AnnData`. Das vollständige Tutorial finden Sie [hier](https://omicverse.readthedocs.io/en/latest/Tutorials-llm/t_ov_agent_pbmc3k/) ### 4.2 MCP Server (Model Context Protocol) OmicVerse stellt einen MCP-Server bereit, der registrierte Analysewerkzeuge über das standardisierte [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/) für KI-Assistenten wie Claude Code verfügbar macht. ```bash # Mit MCP-Abhängigkeiten installieren pip install -e "omicverse[mcp]" # Server starten (stdio-Transport) python -m omicverse.mcp # oder: omicverse-mcp python -m omicverse.mcp --phase P0 # nur Kern-Workflow-Tools ``` Das vollständige Tutorial finden Sie [hier](https://omicverse.readthedocs.io/en/latest/Tutorials-llm/t_mcp_guide/) ### 4.3 J.A.R.V.I.S Nachrichtensystem Wenn Sie `AnnData` über das Mobiltelefon oder einen Messaging-Kanal analysieren möchten, können Sie Folgendes ausprobieren: ```bash # Mit jarvis-Abhängigkeiten installieren pip install "omicverse[jarvis]" # J.A.R.V.I.S über Telegram starten omicverse jarvis --channel telegram --token "$TELEGRAM_BOT_TOKEN" ``` Das vollständige Tutorial finden Sie [hier](https://omicverse.readthedocs.io/en/latest/Tutorials-jarvis/t_msg_bot_overview/) ## `5` [Daten-Framework und Referenz](#) omicverse ist als Infrastruktur implementiert, die auf den folgenden vier Datenstrukturen basiert.
pandas anndata numpy mudata
--- Die Tabelle enthält die veröffentlichten Tools
Scanpy
📦 📖		 dynamicTreeCut
📦 📖		 scDrug
📦 📖		 MOFA
📦 📖		 COSG
📦 📖		 CellPhoneDB
📦 📖
AUCell
📦 📖		 Bulk2Space
📦 📖		 SCSA
📦 📖		 WGCNA
📦 📖		 StaVIA
📦 📖		 PyDESeq2
📦 📖
NOCD
📦 📖		 SIMBA
📦 📖		 GLUE
📦 📖		 MetaTiME
📦 📖		 TOSICA
📦 📖		 Harmony
📦 📖
Scanorama
📦 📖		 Combat
📦 📖		 TAPE
📦 📖		 SEACells
📦 📖		 Palantir
📦 📖		 STAGATE
📦 📖
scVI
📦 📖		 MIRA
📦 📖		 Tangram
📦 📖		 STAligner
📦 📖		 CEFCON
📦 📖		 PyComplexHeatmap
📦 📖
STT
📦 📖		 SLAT
📦 📖		 GPTCelltype
📦 📖		 PROST
📦 📖		 CytoTRACE 2
📦 📖		 GraphST
📦 📖
COMPOSITE
📦 📖		 mellon
📦 📖		 starfysh
📦 📖		 COMMOT
📦 📖		 flowsig
📦 📖		 pyWGCNA
📦 📖
CAST
📦 📖		 scMulan
📦 📖		 cellANOVA
📦 📖		 BINARY
📦 📖		 GASTON
📦 📖		 pertpy
📦 📖
inmoose
📦 📖		 memento
📦 📖		 GSEApy
📦 📖		 marsilea
📦 📖		 scICE
📦 📖		 sude
📦 📖
Geneformer
📦 📖		 scGPT
📦 📖		 scFoundation
📦 📖		 UCE
📦 📖		 CellPLM
📦 📖		 kb-python
📦 📖
Scaden
📦 📖		 BayesPrism
📦 📦 📖		 InstaPrism
📦 📖		 CellTypist
📦 📖		 latentvelo
📦 📖		 graphvelo
📦 📖
scvelo
📦 📖		 Dynamo
📦 📖		 CONCORD
📦 📖		 FlashDeconv
📦 📖		 Hotspot
📦 📖		 Banksy
📦 📖
STAR
📦 📖		 fastp
📦 📖		 featureCounts
📦 📖		 edgeR
📦 📖		 spaco
📦 📖		 gsMap
📦 📖
Monocle 2
📦 📖		 cell2location
📦 📖		 bin2cell
📦 📖		 CellCharter
📦 📖		 SpaceFlow
📦 📖		 SpatialDE
📦 📖
DoubletFinder
📦 📖		 scTenifoldKnk
📦 📖		 scFEA
📦 📖		 scMetabolism
📦 📖		 MEBOCOST
📦 📖		 Compass
📦 📖
--- **Enthaltene Pakete nicht veröffentlicht oder Preprint** - [1] [Cellula](https://github.com/andrecossa5/Cellula/) ist ein Toolkit für die Erkundung von scRNA-seq. Diese Tools führen häufige Einzelzell-Analyseaufgaben durch - [2] [pegasus](https://github.com/lilab-bcb/pegasus/) ist ein Tool zur Analyse von Transkriptomen von Millionen von Einzelzellen. Es ist ein Kommandozeilen-Tool, ein Python-Paket und eine Basis für Cloud-basierte Analyse-Workflows. - [3] [cNMF](https://github.com/dylkot/cNMF) ist eine Analyse-Pipeline zur Ableitung von Genexpressionsprogrammen aus Einzelzell-RNA-Seq (scRNA-Seq)-Daten. ## `6` [Kontakt](#) - Zehua Zeng ([starlitnightly@gmail.com](mailto:starlitnightly@gmail.com) oder [zehuazeng@xs.ustb.edu.cn](mailto:zehuazeng@xs.ustb.edu.cn)) - Lei Hu ([hulei@westlake.edu.cn](mailto:hulei@westlake.edu.cn)) ## `7` [Entwicklerhandbuch und Beitrag](#) Wenn Sie zu omicverse beitragen möchten, schauen Sie sich bitte unsere [Entwicklerdokumentation](https://omicverse.readthedocs.io/en/latest/Developer_guild/) an. ### Tests lokal ausführen Installieren Sie die Test-Abhängigkeiten und führen Sie die Suite mit `pytest` aus: ```bash pip install -e .[tests] # oder installieren Sie die zuletzt festgelegten Anforderungen pip install -r requirements-latest.txt pytest ``` Das optionale Extra `tests` und die Datei `requirements-latest.txt` enthalten bereits `pytest-asyncio>=0.23`, das für die asynchronen Streaming-Tests unter `tests/utils/` erforderlich ist.



> [!IMPORTANT] > Wir möchten den folgenden offiziellen WeChat-Accounts für die Bewerbung von Omicverse danken. >

linux linux

## `8` [Zitation](https://doi.org/10.1038/s41467-024-50194-3) Wenn Sie `omicverse` in Ihrer Arbeit verwenden, zitieren Sie bitte die `omicverse`-Publikation wie folgt: > **OmicVerse: a framework for bridging and deepening insights across bulk and single-cell sequencing** > > Zeng, Z., Ma, Y., Hu, L. et al. > > _Nature Communication_ 16. Juli 2024. doi: [10.1038/s41467-024-50194-3](https://doi.org/10.1038/s41467-024-50194-3). Hier sind einige andere verwandte Pakete, die Sie gerne referenzieren können, wenn Sie sie verwenden! > **CellOntologyMapper: Consensus mapping of cell type annotation** > > Zeng, Z., Wang, X., Du, H. et al. > > _imetaomics_ 6. November 2025. doi: [10.1002/imo2.70064](https://doi.org/10.1002/imo2.70064). ## `9` [Sonstiges](#) Wenn Sie die Entwicklung unseres Projekts sponsern möchten, können Sie zur afdian-Website (https://ifdian.net/a/starlitnightly) gehen und uns sponsern. Copyright © 2024 [112 Lab](https://112lab.asia/).
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