用途：通过 cellxgene-census API 查询 CZ CELLxGENE Discover 标准化单细胞数据，支持按细胞类型、组织、疾病、供体等元数据筛选，获取原始表达矩阵、预计算嵌入与统计，并接入 scanpy、PyTorch 等分析框架，适合群体规模或跨数据集研究。
主要能力：使用 open_soma() 以上下文管理器打开数据；用 get_obs()、get_var() 查询细胞与基因元数据；用 get_anndata() 获取中小规模表达数据；用 axis_query() 对超出内存的大规模查询做分块流式处理；用 get_presence_matrix() 检查基因在哪些数据集中被测；experimental.ml 模块提供 PyTorch 的 DataLoader 与训练/测试集划分。
使用方式：先安装 uv pip install cellxgene-census，机器学习流程加装 uv pip install cellxgene-census[experimental]。查询时通过 obs_value_filter 过滤细胞、var_value_filter 过滤基因，用 and/or/in 组合条件，并用 obs_column_names 只选所需列。可用 census_version 指定版本以保证可复现。
适用场景：探索某组织中的细胞类型、查询标记基因表达、训练细胞类型分类器、跨组织或多数据集整合分析。
限制与注意：建议始终加 is_primary_data == True 避免重复计数；加载前先估计细胞数量，超过约 10 万应考虑分块处理；基因名区分大小写，必要时用 feature_id；元数据字段、完整模式与更多代码示例见其 references/census_schema.md 与 references/common_patterns.md；未提供的收费、平台与效果信息暂未提供。