用途：把待注释的 scRNA-seq 查询数据投影到固定参考图谱的潜空间中，并把参考的细胞类型标签转移给查询细胞。核心观点是——映射是投影而非注释预言机：投影在几何上总会成功，每个查询细胞都会被赋予最近的参考标签，无论该标签是否真实。
主要能力与方法分类：
- scVI + scArches surgery：条件 VAE，冻结参考权重、仅微调查询批次节点，适合未见批次，需要已保存的 scVI 模型；本身无新细胞类型信号，需另加 kNN 不确定性/OOD 距离。
- scANVI：半监督 VAE，带标签分类头，适合参考标注良好且查询为同一组织的情况；softmax 易过度自信。
- Symphony：线性 Harmony 软聚类混合，把查询投影进固定参考，秒级、确定性、仅 CPU，用马氏距离给出 OOD 信号。
- Azimuth/Seurat：CCA/PCA 锚点转移，适合多模态参考与 R 流程。
- scPoli：条件 VAE + 样本嵌入与细胞类型原型。
- popV：多方法集成投票，方法间分歧即不确定性。
- CellTypist：逻辑回归预训练模型，无需嵌入，适合快速免疫标注。
- treeArches/scHPL：带拒绝的层级分类。
- 基础模型（scGPT、Geneformer）：零样本不作同组织转移的默认选择。
必要用法：scArches 需先 scvi.model.SCVI.prepare_query_anndata() 严格对齐基因（缺失补零、重排，跳过会静默出错），再 load_query_data()，训练用 plan_kwargs={'weight_decay': 0.0} 防止共享潜空间漂移。scANVI 需从 scVI 模型构建并指定 unlabeled_category。转移标签必须再做 OOD 门控：在共享潜空间上用加权 kNN 邻居标签分布，计算 uncertainty = 1 - max 邻居一致度，按 HLCA 阈值 >0.2 置为 Unknown；softmax 概率只表示“是哪个标签”，不能表示“是否属于参考”。
适用场景：同一组织对齐已发表 scVI/scANVI 图谱；临床/可复现要求选 Symphony 或 Azimuth；查询可能含参考中没有的类型用 treeArches 拒绝或显式 OOD；高风险注释用 popV 集成；需要患者级结构用 scPoli；只需快速免疫标签用 CellTypist。
限制：softmax 过度自信会掩盖 OOD；半监督标签泄漏会切割潜空间；参考组成偏差会吸引罕见群体；查询未做 QC 会把双细胞、环境 RNA 洗成“过渡态”；基因注释不匹配会静默劣化；整合指标高分不代表标签正确；零样本基础模型嵌入未做批次校正。版本需匹配 anndata 1.0+、scanpy 1.10+、scvi-tools 1.1+、celltypist 1.6+，scvi-tools 1.x API 有变动，需先核对签名。