muon

把单细胞多组学数据装进一个容器统一分析

开源 🏷️完全免费 ⏳ 访问状态待核验 行业应用 🍴 复刻 37 🐛 待处理 11 👀 关注 9
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 279
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，文档站提供使用指南

项目预览

muon 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类行业应用
开发团队scverse
官网地址https://muon.scverse.org
GitHubhttps://github.com/scverse/muon
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，文档站提供使用指南
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议BSD-3-Clause
主要语言Python
技术栈/模型anndata,cite-seq,mudata,multi-omics,multimodal-data,multimodal-omics-analysis,muon,scanpy,scatac-seq,scrna-seq,scverse
GitHub 星标★ 279
上线时间2020-02-03 00:00:00
代码更新2026-10-27
仓库体积5.2 MB
本站数据更新2026-11-01
维护状态活跃
收录时间2026-11-01
浏览次数0

项目介绍

muon 是一个面向多模态组学数据的 Python 分析框架，建立在 AnnData 与 MuData 数据结构之上，用于统一处理单细胞 RNA、ATAC、CITE-seq 蛋白等多组学测量。它解决的核心问题是：传统单细胞工具通常只处理单一模态，而多模态实验中同一批细胞同时具有转录组、表观组和蛋白丰度等数据，需要一致的数据容器、对齐与联合分析能力。muon 提供多模态数据的读写、模态间样本对齐、质控、降维与整合分析接口，并与 Scanpy 生态兼容，可直接复用单模态分析流程，再通过 MuData 组织多模态结果。其核心能力包括多模态数据容器管理、跨模态特征映射、联合降维与聚类、模态特异性预处理，适合需要把多种组学测量放在同一分析框架下处理的科研场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-01 · 当前星标 ★ 279

核心亮点

  • 基于 MuData/AnnData 标准容器，与 Scanpy 生态无缝衔接，学习成本低
  • 原生支持 RNA、ATAC、CITE-seq 蛋白等多模态数据的对齐与联合分析
  • 提供跨模态特征映射和联合降维接口，减少自行拼装多组学流程的工作量

不足之处

  • 项目仍处早期，API 可能变动，长期稳定性待观察
  • 文档与社区规模相对有限，复杂多模态场景的示例覆盖不足

适用场景

  • CITE-seq 中 RNA 与表面蛋白数据的联合聚类与细胞类型注释
  • 单细胞多组学（RNA+ATAC）数据的整合降维与调控分析
  • 多批次多模态实验的数据组织、质控与统一预处理

替代项目

Scanpy、Seurat、muon 所属的 scverse 生态中的 muData 工具链

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