数据清洗不仅限于删除空值和重复项，还需采用上下文感知的缺失数据策略、实体解析与文本标准化、特征提取、多变量异常值检测及自动化清洗管道，以将混乱数据转化为可靠的分析基础。

本研究提出了一种自动化管道，从Scopus数据库提取内容，进行话题建模，分析2006至2023年间学术摘要对可持续发展目标（SDGs）态度的演变，从而提高研究效率与准确性。

Nellie是一个自动化管道，用于分割、跟踪和提取细胞内结构。它通过图像元数据进行调整，消除了用户输入，实现稳健的分层分割。Nellie还能提取多个特征，进行深度和可自定义的分析。它具有基于Napari的图形用户界面，可实现免代码操作和可视化。