PULSAR#

⚠️ 状态: 部分支持 | 版本: v1.0


概述#

多尺度多细胞生物学建模,捕捉细胞间通信与组织层面的组织结构

!!! tip “何时选择 PULSAR”

适用于需要细胞间通信分析、组织层面建模、多细胞程序研究或细胞间信号传导分析的场景

规格参数#

属性

模型

PULSAR

版本

v1.0

任务

embed, integrate

模态

RNA

物种

human

基因 ID

symbol

嵌入维度

512

需要 GPU

最低显存

16 GB

推荐显存

32 GB

CPU 回退

适配器状态

⚠️ 部分支持


快速开始#

import omicverse as ov

# 1. 查看模型规格
info = ov.fm.describe_model("pulsar")

# 2. 分析您的数据
profile = ov.fm.profile_data("your_data.h5ad")

# 3. 验证兼容性
check = ov.fm.preprocess_validate("your_data.h5ad", "pulsar", "embed")

# 4. 运行推理
result = ov.fm.run(
    task="embed",
    model_name="pulsar",
    adata_path="your_data.h5ad",
    output_path="output_pulsar.h5ad",
    device="auto",
)

# 5. 解读结果
metrics = ov.fm.interpret_results("output_pulsar.h5ad", task="embed")

输入要求#

要求

详情

基因 ID 方案

symbol

预处理

标准预处理。对于组织层面分析,如有空间或邻域上下文信息,请一并提供。

数据格式

AnnData (.h5ad)

批次键

用于批次整合的 .obs 列(可选)


输出键#

运行 ov.fm.run() 后,结果存储在 AnnData 对象中:

位置

描述

X_pulsar

adata.obsm

细胞嵌入向量(512 维)

import scanpy as sc

adata = sc.read_h5ad("output_pulsar.h5ad")
embeddings = adata.obsm["X_pulsar"]  # shape: (n_cells, 512)

# 下游分析
sc.pp.neighbors(adata, use_rep="X_pulsar")
sc.tl.umap(adata)
sc.tl.leiden(adata, resolution=0.5)
sc.pl.umap(adata, color=["leiden"])

参考资源#


动手教程#

如需包含代码的逐步演练,请参阅 PULSAR 教程笔记本