ChatSpatial

自然言語による空間トランスクリプトーム解析のためのMCPサーバー

Paper MLGenX @ ICLR 2026 ENAR 2026 IBC 2026 PyPI Python 3.11-3.13 License: MIT Docs

ChatSpatialは、アドホックなLLMコード生成をスキーマ強制型のオーケストレーションに置き換えます。LLMは任意のスクリプトを生成する代わりに、キュレーションされたレジストリからツールとパラメータを選択するため、セッションやクライアント間で空間トランスクリプトームのワークフローの再現性が向上します。

60以上の空間トランスクリプトーム手法をMCPツールとして公開しているため、MCP互換クライアントであれば自然言語を通じてデータを解析できます。

はじめに

ChatSpatialのインストール — インストールガイド
MCPクライアントの設定 — 設定ガイド
最初の解析を実行 — クイックスタート

最小限のプロンプト例:

Load /absolute/path/to/spatial_data.h5ad and show me the tissue structure

ChatSpatialは、Claude Code、Claude Desktop、Codex、OpenCode、その他MCP対応ツールなど、あらゆるMCP互換クライアントで動作します。

機能

11のカテゴリにわたる60以上の手法。10x Visium、Xenium、Slide-seq v2、MERFISH、seqFISHをサポートしています。

カテゴリ	手法
空間ドメイン	SpaGCN, STAGATE, GraphST, BANKSY, Leiden, Louvain
デコンボリューション	FlashDeconv, Cell2location, RCTD, DestVI, Stereoscope, SPOTlight, Tangram, CARD
細胞間コミュニケーション	LIANA+, CellPhoneDB, CellChat (`cellchat_r`), FastCCC
細胞型アノテーション	Tangram, scANVI, CellAssign, mLLMCelltype, scType, SingleR
差分発現解析	Wilcoxon, t-test, Logistic Regression, pyDESeq2
軌跡・速度解析	CellRank, Palantir, DPT, scVelo, VeloVI
空間統計	Moran's I, Local Moran, Geary's C, Getis-Ord Gi*, Ripley's K, Co-occurrence, Neighborhood Enrichment, Centrality Scores, Local Join Count, Network Properties
エンリッチメント	GSEA, ORA, Enrichr, ssGSEA, Spatial EnrichMap
空間遺伝子	SpatialDE, SPARK-X, FlashS
統合	Harmony, BBKNN, Scanorama, scVI
その他	CNV解析 (InferCNVPy, Numbat), 空間レジストレーション (PASTE, STalign)

ドキュメント

ガイド	内容
インストール	環境構築、パッケージインストール、プラットフォームに関する注意点
クイックスタート	セットアップ後の最初の解析成功まで
コンセプト	手法の選択と解析の論理的根拠
例	プロンプトのレシピとワークフローの例
設定	正確なMCPクライアント設定構文
トラブルシューティング	症状別の解決策ガイド
手法リファレンス	標準的なツールパラメータとデフォルト値
完全なドキュメント	ドキュメントサイト全体

引用

研究でChatSpatialを使用する場合は、以下を引用してください：

@article{Yang2026.02.26.708361,
  author = {Yang, Chen and Zhang, Xianyang and Chen, Jun},
  title = {ChatSpatial: Schema-Enforced Agentic Orchestration for Reproducible and Cross-Platform Spatial Transcriptomics},
  elocation-id = {2026.02.26.708361},
  year = {2026},
  doi = {10.64898/2026.02.26.708361},
  publisher = {Cold Spring Harbor Laboratory},
  URL = {https://www.biorxiv.org/content/early/2026/03/01/2026.02.26.708361},
  journal = {bioRxiv}
}

ChatSpatialは、多くの優れたサードパーティ製手法をオーケストレーションしています。解析に使用した元のツールも併せて引用してください。

貢献

ドキュメントの改善、バグ報告、新しい解析手法の追加を歓迎します。CONTRIBUTING.mdを参照してください。

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機能

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