用途
spatial-panel-design 用于设计空间转录组基因 panel，即从参考数据与数据库中挑选恰好 N 个基因，使 Xenium、MERFISH、CosMx 等成像平台能够识别目标组织的每一种主要细胞类型。代码负责构建证据，最终由智能体根据证据表完成挑选，并为每个基因撰写理由。
主要能力
- 基于匹配组织与状态的 CELLxGENE 参考数据，按细胞类型排序标记基因。
- 引入 PanglaoDB 标记集（通过 Enrichr 的 PanglaoDB_Augmented_2021 库获取）与 CellMarker 2.0 标记，按 Cell Ontology ID 与参考细胞类型连接。
- 构建逐（细胞类型、基因）候选的证据表，包含参考差异表达统计、来源数量、组织内阳性率等字段。
- 按丰度平方根分配配额，优先覆盖稀有细胞类型，生成草稿 panel。
- 用逻辑回归交叉验证检查 panel 能否区分各细胞类型，并查看混淆矩阵找出易混类型对。
- 输出 panel_evidence.csv 与 final_gene_panel.csv（含 Gene、细胞类型、证据列与 Reason）。
使用方式
需先向用户确认生物体、组织、状态（健康或疾病）与 panel 大小 N，然后准备参考数据：运行 spatial-transcriptomics-cell-type-annotation 的第 3-4 步，在 obs_column_names 中加入 cell_type_ontology_term_id，GENES 设为 None，MAX_PER_TYPE 设为 300，得到 reference.h5ad。Python 依赖包括 cellxgene-census、scanpy、openpyxl、scikit-learn；技能给出的安装方式为 pixi add --pypi cellxgene-census scanpy openpyxl scikit-learn。工作流依次为：加载参考与真实丰度、排序参考标记、收集 PanglaoDB 标记、收集 CellMarker 2.0 标记、构建证据表、分配配额并起草 panel、检查区分能力后保存。
适用场景
- 为某组织与状态设计自定义 Xenium、MERFISH 或 CosMx 基因 panel。
- 为厂商基础 panel 补充缺失细胞类型所需的加成基因。
- 检查拟定 panel 能否区分研究所需的细胞类型。
- 结合参考文献与数据库证据，记录每个 panel 基因的入选理由。
- 将参考候选标记与 PanglaoDB、CellMarker 2.0 进行比对。
当 panel 已存在、需要对数据做注释时，应改用 spatial-transcriptomics-cell-type-annotation；对于 panel 不会测量的基因，可在实验后使用 spatial-mapping-tangram 的基因插补路线。
限制
- 需用户提供生物体、组织、状态与 panel 大小，缺失时无法开始。
- 参考数据必须与组织、状态匹配。
- 细胞类型过多而 panel 过小时，需要先合并类型。
- CellMarker 下载依赖镜像可用性；若下载失败，可按资料说明仅基于参考与 PanglaoDB 证据继续，并明确说明。
- 高表达基因可能挤占成像检测能力，需查阅厂商 panel 限制。
- 资料中未提供收费、价格或平台支持范围等信息。