scloop - single-cell loop analysis

Note: this package is in early stages of development. (manuscirpt in prep)

scLoop is a library to identify statistically significant loops in single-cell RNA-seq data.

Basic Usage

import scloop as scl
# Preprocess anndata
scl.pp.prepare_adata(adata, downsample=True, n_downsample=500)
# Identify statistically significant loops
scl.tl.find_loops(adata, ...)
# Compute trajectories, gene trends, and important features of each loop
scl.tl.analyze_loops(adata, ...)
# Match loops across datasets
scl.tl.match_loops([adata1, adata2, ...], ...)

Build Instructions

make build

or

make rebuild

Virtual Envrionemnt

make sync

or

make full-sync

to prevent partial compilation of some modules

Installation

Note: this package is in early stages of development. The current build will have issues.

pip install scloop

Project Structure

src/scloop/
├── analyzing
│   ├── bootstrap.py
│   ├── feature_selection.py
│   ├── gene_trend.py
│   ├── hodge.py
│   ├── __init__.py
│   └── stats.py
├── benchmarking
│   ├── benchmarking_slicer.R
│   ├── datasets.py
│   ├── hf_registry.yaml
│   ├── __init__.py
│   ├── install_r_packages.R
│   ├── lle_1.1.tar.gz
│   ├── renv
│   │   ├── activate.R
│   │   ├── library
│   │   ├── settings.json
│   │   └── staging
│   ├── renv.lock
│   ├── SLICER
│   │   ├── data
│   │   ├── DESCRIPTION
│   │   ├── man
│   │   ├── NAMESPACE
│   │   ├── R
│   │   ├── README.md
│   │   ├── SLICER.Rproj
│   │   └── vignettes
│   ├── slicer_results.csv
│   └── splatter
│       ├── codecov.yml
│       ├── DESCRIPTION
│       ├── index.md
│       ├── inst
│       ├── LICENSE
│       ├── man
│       ├── NAMESPACE
│       ├── NEWS.md
│       ├── pkgdown
│       ├── _pkgdown.yml
│       ├── R
│       ├── README.md
│       ├── tests
│       └── vignettes
├── computing
│   ├── boundary.py
│   ├── divergence.py
│   ├── embedding.py
│   ├── hodge_decomposition.py
│   ├── homology.py
│   ├── __init__.py
│   ├── loops.py
│   ├── matching.py
│   └── utils.py
├── data
│   ├── analysis_containers.py
│   ├── base_components.py
│   ├── boundary.py
│   ├── constants.py
│   ├── containers.py
│   ├── __init__.py
│   ├── metadata.py
│   ├── ripser.cpp
│   ├── ripser.hpp
│   ├── ripser_lib.cpp
│   ├── ripser_lib.pyx
│   ├── types.py
│   └── utils.py
├── __init__.py
├── io
│   └── __init__.py
├── matching
│   ├── cross_dataset.py
│   ├── data_modules.py
│   ├── __init__.py
│   ├── mlp.py
│   └── nf.py
├── plotting
│   ├── _cross_match.py
│   ├── custom_colormaps.py
│   ├── _hodge.py
│   ├── _homology.py
│   ├── __init__.py
│   ├── _trajectory.py
│   └── _utils.py
├── preprocessing
│   ├── delve
│   │   ├── delve.py
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── kh.py
│   ├── downsample.py
│   ├── __init__.py
│   └── prepare.py
├── py.typed
├── tools
│   ├── _cross_match.py
│   ├── __init__.py
│   └── _loops.py
└── utils
    ├── denoise
    │   ├── __init__.py
    │   ├── Sanity
    │   ├── Sanity.cpp
    │   ├── Sanity_py.py
    │   └── Sanity.pyx
    ├── distance_metrics
    │   ├── discrete-frechet-distance
    │   ├── frechet.cpp
    │   ├── frechet_py.py
    │   ├── frechet.pyx
    │   └── __init__.py
    ├── __init__.py
    ├── linear_algebra_gf2
    │   ├── GF2toolkit
    │   ├── gf2toolkit_lib.cpp
    │   ├── gf2toolkit_lib.pyx
    │   ├── gf2toolkit_wrapper.cpp
    │   ├── gf2toolkit_wrapper.hpp
    │   ├── __init__.py
    │   ├── m4ri_lib.c
    │   └── m4ri_lib.pyx
    ├── logging.py
    └── pvalues.py