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欢迎使用Molo Pipeline!

空间多组学分析作为生物信息学领域的重要研究方向，已诞生出Seurat、Scanpy、CellChat、Monocle等基于不同语言的一系列高效分析工具。然而现有工具普遍存在两方面的应用限制：其一，用户需具备编程基础且需反复学习不同工具包的操作规范；其二，跨平台数据交互障碍导致R与Python生态工具难以协同，显著影响分析流程的完整性和效率。这些问题共同构成空间多组学分析的技术壁垒，制约其应用范围的拓展。

针对上述问题，我们研发的Molo Pipeline平台构建了标准化空间多组学分析体系。该平台通过可视化交互界面集成数据预处理、基础分析、可视化呈现全流程，有效降低分析技术门槛。其核心优势在于突破性的数据兼容能力——Molo分析对象可无损转换为Seurat、CellChat、SpatialFeatureExperiment、CDS(monocle-v3)、anndata(Scanpy/Squidpy)等格式，实现跨平台数据的无损衔接与自由迁移。这种特性既满足初学者的基础分析需求，也为专业人员开展多维度探索性研究提供灵活的技术支撑。

在深度学习整合方面，Molo Pipeline创新性地实现与PyTorch框架的系统对接。平台内置的智能数据整合算法在公开数据集验证中展现出显著优势，其空间对齐精度与批次效应校正效果均优于现有主流算法。通过精心设计的R-PyTorch接口封装，用户可便捷调用前沿神经网络框架进行深度分析，同时保持与现有R语言分析流程的无缝衔接。

我们期待Molo Pipeline凭借其技术突破与创新设计，为空间多组学领域的研究者提供更高效、更灵活的分析工具，助力相关研究取得突破性进展。