用途：Scanpy 是用于单细胞 RNA-seq 数据分析的可扩展 Python 工具包，基于 AnnData 数据结构，覆盖从数据读取、质控、归一化、降维、聚类到差异表达、细胞类型注释和轨迹推断的完整流程。
主要能力：数据读取支持 10X（sc.read_10x_mtx、sc.read_10x_h5）、h5ad（sc.read_h5ad）和 CSV（sc.read_csv）。质控阶段可标记线粒体基因、计算指标并过滤低质量细胞与基因。预处理包含归一化（normalize_total）、对数转换（log1p）、高变基因选择（highly_variable_genes）、回归与缩放。降维支持 PCA、UMAP、t-SNE，并用 neighbors 构建邻接图。聚类推荐 Leiden（sc.tl.leiden），可尝试多分辨率。标记基因用 rank_genes_groups（如 wilcoxon），并支持热图、点图、小提琴图等可视化。另支持 PAGA、扩散伪时间（dpt）、基因集打分（score_genes）和 ComBat 批次校正。
使用方式：Python 中导入 scanpy，按标准流程依次调用 sc.pp（预处理）、sc.tl（分析）和 sc.pl（绘图）模块。资料提供自动化质控脚本用法：python scripts/qc_analysis.py input_file.h5ad --output filtered.h5ad，可选参数 --mt-threshold 5 --min-genes 200 --min-cells 3。还附带标准流程、API 参考、绘图指南和完整分析模板（assets/analysis_template.py）。
适用场景：单细胞数据质控、UMAP/t-SNE/PCA 可视化、簇识别与标记基因发现、基于表达的细胞类型注释、轨迹推断与伪时间分析、条件间差异表达、发表级图表制作。
限制与注意：资料未提供具体安装命令、收费或价格信息。实践中需根据数据质量调整 QC 阈值；建议在过滤基因前保存原始计数（adata.raw = adata）；聚类分辨率需多次尝试；基因表达图建议 use_raw=True；应保存中间结果以应对长流程中断。批次校正的 Harmony、scVI 需使用单独包。