Guide de lecture localisé

scvi-toolsObjectif, utilisation et source

Apprentissage profond pour l'analyse unicellulaire à l'aide de scvi-tools. Cette compétence devrait être utilisée lorsque les utilisateurs ont besoin (1) intégration des données et correction par lots avecscVI/scANVI, (2) Analyse ATAC-seq avec PeakVI, (3) Analyse multimodale CITE-seq avec totalVI, (4) analyse multiome ARN+ATAC avec MultiVI, (5) déconvolution de la transcriptomique spatiale avec DestVI, (6) transfert d'étiquettes et mappage de référence avecscANVI/scArches, (7) Vitesse de l'ARN avec veloVI, ou (8) toute méthode unicellulaire basée sur l'apprentissage profond. Les déclencheurs incluent les mentions de scVI, scANVI, totalVI, PeakVI, MultiVI, DestVI, veloVI, sysVI, scArches, auto-encodeur variationnel, VAE, correction par lots, intégration de données, multimodal, CITE-seq, multiome, cartographie de référence, espace latent.

Source récupérée: 2026-10-29

Dépôt source: anthropics/knowledge-work-plugins
SKILL.md: bio-research/skills/scvi-tools/SKILL.md
Étoiles du dépôt: 34,049
Mise à jour du dépôt: 2026-10-30
Catégories de capacités: Recherche
Dernière collecte: 2026-10-31 10:38 UTC+08:00

Licence : Fichier de licence à vérifier

SKILL.md original

Les extraits de flux de travail sont des outils de lecture et non des instructions exécutables de Codez. Aucune compétence tierce n'a été utilisée pour générer cette page.

Les passages relatifs à l'objectif et au flux de travail ci-dessous constituent le contenu original, organisé et traduit pour la lecture. Ils sont distincts de l'analyse éditoriale de Codez, qui est étiquetée séparément.

À quoi sert cette compétence ?

Comment fonctionne le flux de travail en amont

Comment utiliser cette compétence

Identifiez le flux de travail approprié à partir dumodel/workflowtableaux ci-dessous. Consultez le fichier de référence correspondant pour les étapes détaillées et le code. Utilisez les scripts dansscripts/pour éviter de réécrire du code commun. En cas de problèmes d'installation ou de GPU, consultezreferences/environment_setup.md

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Quand utiliser cette compétence

Lorsque les outils scvi, scVI, scANVI ou des modèles similaires sont mentionnés ; lorsqu’une correction ou une intégration par lots basée sur l’apprentissage profond est nécessaire ; lorsqu’on travaille avec des données multimodales (CITE-seq, multiome) ; lorsqu’un mappage de référence ou un transfert d’étiquettes est requis.

passage en amont · L18 ↗

scvi-tools Compétence d'apprentissage profond

Cette compétence fournit des indications pour l'analyse unicellulaire basée sur l'apprentissage profond à l'aide de scvi-tools, le principal cadre pour les modèles probabilistes en génomique unicellulaire.

passage en amont · L6 ↗

passage en amont · bash ↗

# 1. Validate input data
python scripts/validate_adata.py raw.h5ad --batch-key batch --suggest

# 2. Prepare data (QC, HVG selection)
python scripts/prepare_data.py raw.h5ad prepared.h5ad --batch-key batch --n-hvgs 2000

# 3. Train model
python scripts/train_model.py prepared.h5ad results/ --model scvi --batch-key batch

# 4. Cluster and visualize
python scripts/cluster_embed.py results/adata_trained.h5ad results/ --resolution 0.8

# 5. Differential expression
python scripts/differential_expression.py results/model results/adata_clustered.h5ad results/de.csv --groupby leiden

Configuration requise

exigences critiques

Données brutes requises : les modèles scvi-tools nécessitent des données de comptage entier. Sélection HVG : utiliser2000-4000gènes hautement variables

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Limites et contrôles de qualité

Aucun passage de limite distinct n'a été sélectionné dans ce fichier. Cela ne signifie pas que la compétence est sûre pour toutes les entrées ou tous les environnements. Consultez le code source complet et validez vos résultats.

Commencez par un essai sans danger

Vérifiez l'hôte pris en charge et les instructions d'installation du dépôt. Conservez le répertoire Skill ainsi que ses scripts, ressources et documentation référencés ;SKILL.mdSeul, il peut omettre les dépendances.
Indiquez à l'agent vos paramètres d'entrée réels, le résultat souhaité et les critères d'acceptation. La syntaxe d'appel et les outils disponibles dépendent du système hôte ; ce site ne propose pas de commande d'installation universelle.
Testez le flux de travail source dans un projet temporaire ou sur une copie. Avant d'autoriser les opérations qui modifient des fichiers, des services distants ou des ressources facturables, examinez-les attentivement.
Vérifiez la conformité du résultat avec les contrôles qualité sources et vos propres exigences. Un déclenchement réussi ou un nombre élevé d'étoiles dans le dépôt ne garantissent pas un résultat correct.

Spécifications du format et du répertoire des compétences ↗

Pour en savoir plus, consultez la source.

Traduction et étendue

Ce guide de lecture sélectionne des passages de l'amont épingléSKILL.mdCette traduction est assistée. Elle ne constitue pas un manuel complet et ne garantit pas une compatibilité testée. Veuillez lire le document original et les fichiers auxquels il fait référence avant utilisation.

Cette introduction fait référence à la version épinglée ci-dessous ; l’activité actuelle du dépôt et la durée de la collecte sont indiquées séparément.

Source épinglée: Lire l'original ↗
Source récupérée: 2026-10-29T09:32:23Z
Commit source: 2574e29377c7173d0cecffef29a6ecbd7f8ccb5d
Source SHA-256: 03a69b32b77db86afe5f87b75db2ae4c92b03b6e9e16e2c5e66cde2d4ad9c5bc

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