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单细胞技术的进步已使在大量遗传，化学，环境或疾病扰动下测量各种细胞系和组织的细胞分辨分子态。当前方法着眼于差异比较，或在具有纯粹统计观点的多条件设置中特定于特定任务。此类研究的迅速增长，规模和复杂性需要一个可扩展的分析框架，以考虑现有的生物环境。在这里，我们提出了一种基于Python的模块化框架，用于分析大规模扰动单细胞实验。Perttpy提供了对统一的扰动数据集和元数据数据库的访问权限，以及许多快速和用户友好的实现已建立和新颖方法（例如自动元数据注释或扰动距离），以有效地分析扰动数据。作为SCVERSE生态系统的一部分，Pertpy与现有库进行了互操作，以分析单细胞数据，并旨在易于扩展。
pertpy：用于扰动分析的端到端框架
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