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注释数据矩阵

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AnnData 提供面向单细胞和注释数据的 Python 容器，支持在一个对象里管理数据矩阵与多维元数据，读取/写入 h5ad/zarr/loom/10X 等格式，并与 scverse 工具配合执行大规模分析。

Arboreto基因调控网络

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Arboreto利用GRNBoost2/GENIE3从批量或单细胞RNA-seq表达数据中推理转录因子与靶基因调控关系，支持TF筛选与Dask分布式运行，输出排序链接供后续分析。

Scanpy 单细胞分析流程

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Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包，用于处理单细胞 RNA-seq 数据，包含质控、归一化、降维、聚类、标志基因识别、细胞类型注释及高质量可视化，适用于 h5ad/10X/CSV 格式。

单细胞生成建模工具集

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基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。

scVelo RNA速度轨迹分析

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面向单细胞 RNA-seq 的 RNA 速度分析工具包，通过建模未剪接/已剪接转录本动力学推断细胞分化方向、潜在时间和驱动基因，可与 Scanpy 流程联动。

AnnData：单细胞注释数据结构

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AnnData是一个专业的Python库，用于处理和分析注释化的矩阵数据，尤其适用于单细胞基因组学和生物信息学领域。它能高效存储实验测量值（X）和多维度的元数据（obs, var等）。本技能支持读取、写入、子集和拼接大型复杂数据集（如.h5ad、.zarr），是进行scRNA-seq分析和集成scverse生态系统的关键工具。

基因调控网络推断

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Arboreto是一个强大的Python库，用于从各种基因表达数据集（如单细胞或批量RNA-seq）推断基因调控网络（GRN）。它利用GRNBoost2和GENIE3等算法，识别转录因子与目标基因之间的关键调控关系。支持Dask分布式计算，适用于大规模高通量转录组学分析。

细胞图谱数据查询与分析

cellxgene-census

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该技能提供对CZ CELLxGENE大型公共单细胞和空间转录组学数据的程序化访问。用户无需下载整个数据集，即可按细胞类型、组织、疾病等维度进行高效查询，获取基因表达矩阵、元数据和预计算的嵌入信息。适用于大规模、跨数据集的生物学研究和模型训练。

基因组区间机器学习

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Geniml是一个用于对基因组区间数据（BED文件）进行机器学习建模的Python工具包。它提供了多种无监督方法（如Region2Vec和BEDspace），用于学习基因组区域、单细胞（scATAC-seq）和元数据关联的鲁棒嵌入。适用于基因组学研究中的降维、聚类、细胞类型注释和跨模态查询等任务。

基因组区间分析与处理工具

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Gtars是一个高性能的基因组区间分析工具包，基于Rust开发并提供Python绑定。它专为处理基因组区间数据而设计，功能包括重叠区域检测、覆盖度轨道生成（WIG/BigWig）、用于机器学习模型的基因组序列Tokenization，以及单细胞基因组学中的片段分析。适用于构建复杂的生物信息学分析流程。

单细胞RNA测序分析

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这是一个功能全面的Python工具包，用于执行从原始数据到最终细胞类型注释的单细胞RNA测序（scRNA-seq）分析。它支持质量控制（QC）、数据标准化、降维（PCA/UMAP/t-SNE）、细胞聚类和差异基因表达分析等全流程。用户可以使用内置的脚本处理多种格式的数据，生成高质量的生物学图谱和注释报告。

单细胞RNA速度轨迹分析

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scVelo是一个用于单细胞RNA测序数据的RNA速度分析工具包。它通过建模mRNA剪接的动力学过程（利用未剪接与剪接mRNA的丰度比值），来推断细胞群体的状态转变和发育轨迹。该方法无需时间序列数据，即可预测细胞命运，是生物信息学和发育生物学研究中的关键工具。

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