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Skill 多语言阅读指南

scvi-tools用途、用法与原始来源

使用 scvi-tools 进行单细胞分析的深度学习。当用户需要时，应该使用这项技能（1）数据集成和批次校正scVI/scANVI，（2使用 PeakVI 进行 ATAC-seq 分析，（3) 使用 totalVI 进行 CITE-seq 多模态分析，（4) 使用 MultiVI 进行多组 RNA+ATAC 分析，（5)利用DestVI进行空间转录组学反卷积，（6标签转移和参考映射scANVI/scArches，（7) 使用 veloVI 测定 RNA 速度，或 (8任何基于深度学习的单细胞方法。触发词包括提及 scVI、scANVI、totalVI、PeakVI、MultiVI、DestVI、veloVI、sysVI、scArches、变分自编码器 (VAE)、批次校正、数据整合、多模态、CITE-seq、多组、参考映射、潜在空间。

原文采集时间:

来源仓库
anthropics/knowledge-work-plugins
SKILL.md
bio-research/skills/scvi-tools/SKILL.md
仓库 Star
34,049
仓库最近更新
2026/10/30
能力分类
研究
最近采集时间

许可：许可文件待核验

原始 SKILL.md

流程片段用于帮助阅读上游说明。本页没有执行第三方 Skill，不属于实测评测。

下面的用途和操作片段来自上游文档，由本站整理并翻译，和另行标注的 Codez 编辑分析分开展示。

这个 Skill 能做什么

使用 scvi-tools 进行单细胞分析的深度学习。当用户需要时，应该使用这项技能（1）数据集成和批次校正scVI/scANVI，（2使用 PeakVI 进行 ATAC-seq 分析，（3) 使用 totalVI 进行 CITE-seq 多模态分析，（4) 使用 MultiVI 进行多组 RNA+ATAC 分析，（5)利用DestVI进行空间转录组学反卷积，（6标签转移和参考映射scANVI/scArches，（7) 使用 veloVI 测定 RNA 速度，或 (8任何基于深度学习的单细胞方法。触发词包括提及 scVI、scANVI、totalVI、PeakVI、MultiVI、DestVI、veloVI、sysVI、scArches、变分自编码器 (VAE)、批次校正、数据整合、多模态、CITE-seq、多组、参考映射、潜在空间。

如何使用：上游操作流程

如何运用这项技能

从中确定合适的工作流程。model/workflow下表请参考相应的参考文件以获取详细步骤和代码。使用脚本。scripts/为避免重写通用代码，有关安装或 GPU 问题，请咨询references/environment_setup.md

原文片段 · L10 ↗

何时使用此技能

当提及 scvi-tools、scVI、scANVI 或相关模型时；当需要基于深度学习的批次校正或整合时；当处理多模态数据（CITE-seq、多组学）时；当需要参考映射或标签迁移时。

原文片段 · L18 ↗

scvi-tools 深度学习技能

该技能为使用 scvi-tools（单细胞基因组学中概率模型的领先框架）进行基于深度学习的单细胞分析提供指导。

原文片段 · L6 ↗
原文片段 · 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

环境与依赖

关键要求

需要原始计数：scvi-tools 模型需要整数计数数据。HVG 选择：使用2000-4000高度可变基因

原文片段 · L106 ↗

限制与结果检查

本次未从该文件选出独立的限制片段，不代表适用于所有输入或环境。请阅读完整原文，并自行验证实际结果。

开始使用前

  1. 先核对支持的 Agent 宿主和仓库安装说明。保留完整 Skill 目录及其引用的脚本、资源和文档，只复制 SKILL.md 可能漏掉依赖。
  2. 向 Agent 提供实际输入、期望输出和验收标准。调用方式与可用工具取决于宿主环境，本站不假定存在通用的安装命令。
  3. 先在临时项目或输入副本上试用。涉及修改文件、远程服务或计费资源的操作，应逐项核对后再授权。
  4. 按照原文检查项和自己的需求验证输出。成功触发或仓库 Star 较高，都不能证明结果正确。

Skill 文件与目录格式规范 ↗

继续阅读原始文档

翻译与介绍范围

本页从固定版本的上游 SKILL.md 整理用途与操作片段，译文使用辅助翻译。它不是完整手册，也不代表经过兼容性实测；使用前请核对原文及其引用文件。

介绍依据下方列出的固定版本；当前仓库动态和目录采集时间单独展示。

固定版本来源
阅读原文 ↗
原文采集时间
来源提交版本
2574e29377c7173d0cecffef29a6ecbd7f8ccb5d
原文 SHA-256
03a69b32b77db86afe5f87b75db2ae4c92b03b6e9e16e2c5e66cde2d4ad9c5bc
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