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摘要：单细胞多摩s技术提供了一个独特的平台，可通过同时量化和整合各种模式的分子特征来表征细胞状态并重建发育过程，包括基因组，转录组，表观基因组和其他幻象层。但是，在这个新生的领域中，仍然需要对新型计算工具的紧急需求，这对于在不同的OMIC模式之间对功能的有效和有效询问至关重要。scbean代表一个用户友好的python库，旨在无缝合并各种模型，用于检查单细胞数据，涵盖了配对和未配对的多摩学数据。库为任务提供了统一，直接的接口，例如降低维度降低，批处理效应消除，细胞标记从良好的scrna-seq数据转移到scatac-seq数据，以及识别空间可变基因的识别。Scbean的模型经过精心设计，以通过张力流来利用GPU加速的计算能力，从而使它们能够毫不费力地处理包含数百万个单元的数据集。可用性：Scbean在Python软件包索引（PYPI）（https://pypi.org/project/scbean/）和Github（https://github.com/jhu99/scbean）上发布。可以在https://scbean.readthedocs.io/en/latest/上找到文档和示例代码。联系人：jhu@nwpu.edu.cn
scbean：用于单细胞多摩变数据分析的Python库
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