用途：把原始或已质控的单细胞 AnnData 转为可复用的处理链，覆盖 QC、预处理、PCA、邻居图、嵌入、Leiden 聚类，并可选做标记基因发现。标记发现与聚类对象共用同一流程，故保留在同一技能内。
主要能力：ov.pp.qc 做 QC 与双细胞过滤；ov.pp.preprocess 做归一化与高变基因选择，默认 mode='shiftlog|pearson'；ov.pp.scale 生成 scaled 层；ov.pp.pca 将 PCA 存入 scaled|original|X_pca；ov.pp.neighbors 构图；ov.pp.umap/mde/tsne/sude 可选嵌入；ov.pp.leiden 聚类；ov.single.find_markers 与 ov.single.get_markers 提取标记，ov.pl.markers_dotplot 绘图。
使用方式：先检查 AnnData 的 shape、layers 及是否已有 cluster key。原始数据先 ov.pp.qc，已过滤则直接预处理；选一条预处理分支后保留 HVG 输出，再做 scale、PCA、neighbors 与嵌入，图存在后跑 leiden。需标记基因时按输入表示选方法，再调用 find_markers 与 get_markers 或 markers_dotplot，写出前校验 obs、var、obsm、obsp、uns 键。minimal 示例：import omicverse as ov; ov.settings.cpu_init(); adata = ov.pp.qc(...); adata = ov.pp.preprocess(...); ov.pp.scale(adata); ov.pp.pca(...); ov.pp.neighbors(...); ov.pp.umap(adata); ov.pp.leiden(adata, resolution=1.0); ov.single.find_markers(...)。
适用场景与限制：原始计数且无图时走完整流程；已归一化聚类只缺标记提取或点图时直接跳至标记发现。cosg 需原始计数，wilcoxon、t-test、logreg 需对数归一化数据，二者须分开。不要硬编码笔记本数据路径或本地环境名；scrublet 未必适用于极小样本，冒烟检查应保持轻量合成。不要隐式选择 mode、method、use_rep；若仅验证冒烟路径，须说明并非全量复现。ov.settings.cpu_gpu_mixed_init() 仅作运行时开关，不构成技能边界。更多分支与签名细节见 references 目录下文档。