用途：通过 cellxgene-census 以编程方式访问 CZ CELLxGENE Discover 的标准化单细胞基因组数据，覆盖 6100 万以上人类与小鼠细胞，支持按细胞类型、组织、疾病、供体等元数据筛选并获取表达数据，用于群体规模分析。
主要能力：提供标准化元数据、原始基因表达矩阵、预计算嵌入与统计；支持 get_obs/get_var 查询元数据，get_anndata 获取中小规模数据，axis_query 进行核外大规模处理，experimental.ml 提供 PyTorch 数据加载与训练/测试划分，并可接入 scanpy 流程。
使用方式：安装 uv pip install cellxgene-census，机器学习工作流安装 uv pip install cellxgene-census[experimental]。用 with cellxgene_census.open_soma() as census 打开，建议指定 census_version 保证可复现。查询时用 obs_value_filter 过滤细胞、var_value_filter 过滤基因，并尽量包含 is_primary_data == True 避免重复计数。大规模查询先用 get_obs 估算细胞数，超过内存时改用 axis_query 分批处理。
适用场景：探索组织中的细胞类型、查询标记基因表达、训练细胞类型分类器、跨组织或跨数据集分析、与 scanpy 联用做降维聚类可视化。
限制：资料未提供收费、价格、平台支持范围与性能指标；部分基因可能在 Census 构建时被过滤，需用 presence matrix 确认；查询过大可能内存不足，需缩小范围或核外处理；基因名区分大小写，必要时改用 Ensembl ID。