Представлен новый инструмент dreampy — Python-реализация популярного R-фреймворка dreamlet, предназначенная для анализа дифференциальной экспрессии данных секвенирования РНК единичных клеток (scRNA-seq). Библиотека реализует метод псевдо-bulk анализа, который объединяет линейные смешанные модели с точностью весов voom и эмпирическим байесовским модерированием. Это позволяет эффективно учитывать пакетные эффекты (batch effects), повторные измерения и сложную иерархическую структуру данных в исследованиях с участием нескольких доноров. Ключевым преимуществом dreampy является его нативная интеграция с экосистемой scverse и форматом AnnData, что устраняет необходимость переключения между R и Python. Инструмент позволяет проводить высокоточную статистическую обработку данных, минимизируя ложноположительные результаты, вызванные биологической и технической вариативностью. Использование dreampy значительно упрощает пайплайны биоинформатического анализа для специалистов, работающих на языке Python.