أدوات Scvi

# مهارة scvi-tools للتعلم العميق

توفر هذه المهارة إرشادات للتحليل العميق للخلايا الفردية باستخدام scvi-tools، الإطار الرائد للنماذج الاحتمالية في الجينوميات الخلوية الفردية.

## كيفية استخدام هذه المهارة

1. حدد سير العمل المناسب من جداول النموذج/سير العمل أدناه 2. اقرأ ملف المرجع المقابل للحصول على خطوات وأكواد تفصيلية 3. استخدم البرامج النصية في `scripts/` لتجنب إعادة كتابة الأكواد الشائعة 4. للمشاكل المتعلقة بالتثبيت أو GPU، راجع `references/environment_setup.md` 5. للتصحيح، راجع `references/troubleshooting.md`

## متى تستخدم هذه المهارة

- عند ذكر scvi-tools أو scVI أو scANVI أو النماذج ذات الصلة - عند الحاجة إلى تصحيح أو دمج قائم على التعلم العميق - عند العمل مع بيانات متعددة الأنماط (CITE-seq و multiome) - عند الحاجة إلى تعيين مرجعي أو نقل تسميات - عند تحليل بيانات ATAC-seq أو النسخ المكاني - عند تعلم التمثيلات الكامنة لبيانات الخلايا الفردية

## دليل اختيار النموذج

| نوع البيانات | النموذج | حالة الاستخدام الأساسية | |-----------|-------|------------------| | scRNA-seq | **scVI** | التكامل غير الخاضع للإشراف، تحليل التعبير التفاضلي، المحاكاة | | scRNA-seq + التسميات | **scANVI** | نقل التسميات، التكامل شبه الخاضع للإشراف | | CITE-seq (RNA+بروتين) | **totalVI** | تكامل متعدد الأنماط، إزالة الضوضاء من البروتينات | | scATAC-seq | **PeakVI** | تحليل قابلية الوصول إلى الكروماتين | | Multiome (RNA+ATAC) | **MultiVI** | تحليل النمطية المشترك | | المكاني + مرجع scRNA | **DestVI** | فك تشفير نوع الخلية | | سرعة RNA | **veloVI** | ديناميكيات النسخ | | عبر التكنولوجيا | **sysVI** | تصحيح الدفعات على مستوى النظام |

## ملفات مرجع سير العمل

| سير العمل | ملف المرجع | الوصف | |----------|---------------|-------------| | إعداد البيئة | `references/environment_setup.md` | التثبيت، GPU، معلومات الإصدار | | تحضير البيانات | `references/data_preparation.md` | تنسيق البيانات لأي نموذج | | تكامل scRNA | `references/scrna_integration.md` | تصحيح الدفعات scVI/scANVI | | تحليل ATAC-seq | `references/atac_peakvi.md` | PeakVI للوصول | | تحليل CITE-seq | `references/citeseq_totalvi.md` | totalVI للبروتين+RNA | | تحليل Multiome | `references/multiome_multivi.md` | MultiVI للـ RNA+ATAC | | فك التشفير المكاني | `references/spatial_deconvolution.md` | تحليل DestVI المكاني | | نقل التسميات | `references/label_transfer.md` | تعيين مرجع scANVI | | تعيين scArches | `references/scarches_mapping.md` | تعيين الاستعلام إلى المرجع | | تصحيح الدفعات | `references/batch_correction_sysvi.md` | طرق الدفعات المتقدمة | | سرعة RNA | `references/rna_velocity_velovi.md` | ديناميكيات veloVI | | استكشاف الأخطاء | `references/troubleshooting.md` | المشاكل الشائعة والحلول |

## برامج نصية سطر الأوامر

برامج نصية معيارية لسير العمل الشائع. قم بربطها معاً أو عدّلها حسب الحاجة.

### برامج خط أنابيب

| البرنامج النصي | الغرض | الاستخدام | |--------|---------|-------| | `prepare_data.py` | مراقبة الجودة، الترشيح، اختيار HVG | `python scripts/prepare_data.py raw.h5ad prepared.h5ad --batch-key batch` | | `train_model.py` | تدريب أي نموذج scvi-tools | `python scripts/train_model.py prepared.h5ad results/ --model scvi` | | `cluster_embed.py` | الجيران، UMAP، Leiden | `python scripts/cluster_embed.py adata.h5ad results/` | | `differential_expression.py` | تحليل التعبير التفاضلي | `python scripts/differential_expression.py model/ adata.h5ad de.csv --groupby leiden` | | `transfer_labels.py` | نقل التسميات باستخدام scANVI | `python scripts/transfer_labels.py ref_model/ query.h5ad results/` | | `integrate_datasets.py` | تكامل متعدد المجموعات | `python scripts/integrate_datasets.py results/ data1.h5ad data2.h5ad` | | `validate_adata.py` | التحقق من توافق البيانات | `python scripts/validate_adata.py data.h5ad --batch-key batch` |

### مثال على سير العمل

```bash # 1. التحقق من صحة بيانات الإدخال python scripts/validate_adata.py raw.h5ad --batch-key batch --suggest

# 2. تحضير البيانات (مراقبة الجودة، اختيار HVG) python scripts/prepare_data.py raw.h5ad prepared.h5ad --batch-key batch --n-hvgs 2000

# 3. تدريب النموذج python scripts/train_model.py prepared.h5ad results/ --model scvi --batch-key batch

# 4. التجميع والتصور python scripts/cluster_embed.py results/adata_trained.h5ad results/ --resolution 0.8

# 5. التعبير التفاضلي python scripts/differential_expression.py results/model results/adata_clustered.h5ad results/de.csv --groupby leiden ```

### أدوات Python

يوفر `scripts/model_utils.py` وظائف قابلة للاستيراد لسير العمل المخصص:

| الدالة | الغرض | |----------|---------| | `prepare_adata()` | تحضير البيانات (مراقبة الجودة، HVG، إعداد الطبقة) | | `train_scvi()` | تدريب scVI أو scANVI | | `evaluate_integration()` | حساب مقاييس التكامل | | `get_marker_genes()` | استخراج علامات التعبير التفاضلي | | `save_results()` | حفظ النموذج والبيانات والمخططات | | `auto_select_model()` | اقترح أفضل نموذج | | `quick_clustering()` | الجيران + UMAP + Leiden |

## المتطلبات الحرجة

1. **التعداد الخام مطلوب**: نماذج scvi-tools تتطلب بيانات عد صحيحة