标准单细胞RNA测序分析流程，用于质量控制、归一化、降维（PCA/UMAP/t-SNE）、聚类、差异表达分析及可视化，适用于采用成熟工作流的探索性单细胞RNA测序分析。对于...

单细胞分析中注释矩阵的数据结构。在处理.h5ad文件或与scverse生态系统集成时使用。此为数据格式技能——分析流程请使用scanpy；概率模型请使用scvi-tools；群体规模查询请使用cellxgene-census。

以编程方式查询CELLxGENE Census（6100万+细胞）。当您需要从最大规模的 curated 单细胞图谱中获取跨组织、疾病或细胞类型的表达数据时使用。适用于大规模群体查询和参考图谱比较。如需分析您自己的数据，请使用 scanpy 或 scvi-tools。

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。

使用 scVelo 进行 RNA 速度分析：根据未剪接/剪接 mRNA 的动力学估算细胞状态转变，推断轨迹方向，计算潜在时间，并在单细胞 RNA-seq 数据中识别驱动基因。与 Scanpy/scVI-tools 相辅相成，用于轨迹推断。

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。