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...

使用可扩展算法（GRNBoost2、GENIE3）从基因表达数据中推断基因调控网络（GRNs）。在分析转录组数据（批量RNA测序、单细胞RNA测序）时使用，以识别转录因子与靶基因的关系及调控相互作用。支持大规模数据集的分布式计算。

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。