scvi-tools 深度学习单细胞分析 Skill 实用教程
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技能练习生
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单细胞多组学深度学习的领先框架，用变分自编码器消除批次效应、整合跨平台数据、映射标签到新数据集。从统计方法跃升至深度学习时代，让百万级细胞数据分析成为可能。
用深度学习解锁单细胞数据的无限潜能
本教程将带你系统掌握 scvi-tools 这一前沿单细胞分析框架，让你的研究从传统的统计方法跃升至深度学习时代。
为什么选择 scvi-tools？
scvi-tools 是单细胞基因组学领域领先的深度学习框架，基于变分自编码器（VAE）等概率模型，为复杂生物数据的整合、分析和解读提供了强大而灵活的解决方案。
与传统工具相比，scvi-tools 的核心优势在于：
- 卓越的数据整合能力：消除批次效应的同时保留生物学变异，适用于跨平台、跨实验室的大规模数据整合
- 多模态数据支持：同时处理 RNA+ 蛋白（CITE-seq）、RNA+ATAC（Multiome）等多种数据类型
- 标签转移与参考映射：将已知的细胞类型标签精准投射到新数据集，加速注释流程
- 可扩展性：支持 GPU 加速，轻松处理百万级细胞数据
- 统一的框架：10+ 种专业模型共享一致的 API，学习一次，触类旁通
本教程适合谁？
- 单细胞领域的研究生、博士后和科研人员
- 需要整合多批次单细胞数据的研究者
- 处理多模态数据（CITE-seq、Multiome）的生物信息学分析师
- 希望在单细胞分析中应用深度学习的技术人员
- 需要参考映射和标签转移的临床数据分析师