访问NCBI GEO获取基因表达/基因组学数据。搜索/下载微阵列和RNA-seq数据集（GSE、GSM、GPL），获取SOFT/矩阵文件，用于转录组学和表达分析。

在Ginkgo Bioworks云实验室（cloud.ginkgo.bio）上提交和管理协议，该平台是一个基于网页的界面，用于在可重构自动化推车（RACs）上实现自主实验。当用户需要运行无细胞蛋白质表达（验证或优化）、生成荧光像素艺术或与Ginkgo云实验室服务交互时使用。涵盖协议选择、输入准备、定价和订购流程。

查询GTEx（基因型-组织表达）门户，获取组织特异性基因表达、eQTLs（表达数量性状位点）和sQTLs。对于将GWAS变异与基因调控联系起来、理解组织特异性表达以及解读非编码变异的影响至关重要。

差异基因表达分析（Python DESeq2）。从批量RNA-seq计数中识别差异表达基因，使用Wald检验、FDR校正，生成火山图和MA图，用于RNA-seq分析。

查询 Reactome REST API 以进行通路分析、富集分析、基因-通路映射、疾病通路、分子互作和表达分析，用于系统生物学研究。

标准单细胞RNA测序分析流程。适用于质量控制、归一化、降维（PCA/UMAP/t-SNE）、聚类、差异表达分析和可视化。最适合采用成熟工作流程的探索性单细胞RNA测序分析。如需使用深度学习模型，请使用scvi-tools；如有关于数据格式的问题，请使用anndata。

用于单细胞组学的深度生成模型。当需要概率性批次校正（scVI）、迁移学习、带不确定性差异表达分析或多模态整合（TOTALVI、MultiVI）时使用。最适合高级建模、批次效应和多模态数据。标准分析流程请使用scanpy。

在Python中进行符号数学运算时使用此功能。此功能适用于符号计算任务，包括代数求解方程、进行微积分运算（求导、积分、极限）、代数表达式化简、符号矩阵运算、物理计算、数论问题、几何计算，以及从数学表达式生成可执行代码。当用户需要精确的符号结果而非数值近似，或处理包含变量和参数的数学公式时，应使用此功能。