用途：Scanpy 是用于分析单细胞 RNA-seq 数据的 Python 工具包，基于 AnnData 数据结构，可完成从原始计数到聚类、注释与可视化的完整单细胞工作流。
主要能力：支持读取 10X（mtx/h5）、h5ad、CSV 等格式；质控指标计算与过滤、Scrublet 双细胞检测；normalize_total、log1p、高变基因选择、regress_out、scale 等预处理；PCA、邻接图、UMAP、t-SNE 降维；Leiden/Louvain 聚类；rank_genes_groups 标记基因识别；细胞类型注释；PAGA 与扩散伪时间轨迹推断；基因集打分；ComBat 批次校正；以及 UMAP、dotplot、violin、heatmap 等出版级绘图。
使用方式：安装命令为 uv pip install "scanpy[leiden]"，Leiden 聚类需该 extra 提供的 python-igraph 与 leidenalg；可固定版本如 uv pip install "scanpy[leiden]==1.12.1"。大数据集可加装 dask 使用实验性 Dask 数组支持；GPU 加速需另用 rapids-singlecell。R 原生对象（.rds、Seurat、SingleCellExperiment）需先用 R 工具转换为 .h5ad 再加载。该技能附带 scripts/ 下的 CLI 脚本（如 run_pipeline.py、qc_analysis.py、preprocess.py、cluster.py、find_markers.py、annotate.py、plot.py 等），均以 .h5ad 输入输出并可串联，建议优先使用脚本而非从零编写代码。
适用场景：单细胞转录组质控、聚类与细胞类型注释、标记基因探索、轨迹分析、多样本整合与批次校正、伪批量聚合以进行条件间差异表达。
限制：rank_genes_groups 的 p 值因细胞非独立而偏大，条件间严格差异表达应先伪批量再用 pydeseq2 等工具；louvain 在 1.12 已弃用，推荐 Leiden；绘图保存推荐 sc.settings.autosave，逐图 save= 参数已弃用。其余细节资料未提供。