Scanpy / scverse 插件合集（共 29 个）

【细胞类型自动注释（celltypist）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   半自动细胞类型分类工具，内置多物种多组织预训练模型，可快速为单细胞数据注释免疫细胞等类群。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「细胞类型自动注释」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Teichlab/celltypist
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【迁移学习架构手术（scarches）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   基于架构手术的迁移学习工具，可将参考数据训练的模型迁移到新数据集，实现跨物种跨组织的标签转移。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「迁移学习架构手术」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/theislab/scarches
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【多维图像交互查看器（napari）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   Python 交互式多维数组图像查看器，支持显微与病理影像的可视化标注及插件扩展，可联动分析流程。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「多维图像交互查看器」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   PyPI 官方分发（scverse 生态）
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【拷贝数变异推断（infercnvpy）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   从单细胞转录组数据推断拷贝数变异事件的可扩展 Python 库，兼容 scanpy 流程，适合肿瘤克隆演化分析。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「拷贝数变异推断」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/icbi-lab/infercnvpy
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【转录因子活性推断（pyscenic）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   SCENIC 流程的 Python 实现，通过共表达网络与基序富集推断单细胞转录组中的转录因子调控活性。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「转录因子活性推断」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/aertslab/pySCENIC
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【科学计算辅助工具（scikit-misc）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   科学计算的杂项工具库，提供非参数检验、低变异基因筛选等实用函数，被 scanpy 等分析流程调用。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「科学计算辅助工具」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   PyPI 官方分发（scverse 生态）
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【深度概率单细胞建模（scvi-tools）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   面向单细胞组学数据的深度概率建模框架，提供 scVI、totalVI 等模型，用于整合、去噪与差异分析。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「深度概率单细胞建模」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/scverse/scvi-tools
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【OME-Zarr 图像格式（ome-zarr）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   Zarr 文件格式中的图像规范实现，支持大规模多维显微图像的云端存储与分块读取，空间组学常用格式。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「OME-Zarr 图像格式」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   PyPI 官方分发（scverse 生态）
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【空间组学数据格式（spatialdata）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   空间组学数据的标准化存储格式，统一管理多模态空间图像、坐标与表达矩阵，支持磁盘级高效读写。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「空间组学数据格式」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/scverse/spatialdata.git
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【组学富集分析工具（decoupler）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   从转录组等组学数据开展通路与转录因子活性富集分析的 Python 工具，支持多种统计打分与可视化。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「组学富集分析工具」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/scverse/decoupler
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【扰动实验分析（pertpy）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   scverse 生态中的扰动实验分析工具，处理基因敲除、药物刺激等扰动数据，评估扰动效应并做统计检验。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「扰动实验分析」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/scverse/pertpy
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【Decipher 问卷接口（decipher）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   用于便捷访问 Decipher 问卷调查 REST API 的 Python 封装包，简化问卷项目配置与数据接口调用。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：源码压缩包（.tar.gz）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「Decipher 问卷接口」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://www.forsta.com/platform/survey-design/
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【空间数据读取接口（spatialdata-io）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   SpatialData 的数据读取接口，支持 Visium、Xenium、CosMx 等主流空间组学平台数据的便捷导入。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「空间数据读取接口」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/scverse/spatialdata-io
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【批次平衡近邻图（bbknn）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   基于批次平衡 K 近邻的整合方法，构建邻接图时按批次均衡取样，可快速消除单细胞数据中的批次效应。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「批次平衡近邻图」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   PyPI 官方分发（scverse 生态）
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【Harmony 批次矫正（harmonypy）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   Harmony 批次矫正算法的 Python 实现，采用 C++ Armadillo 后端加速，可快速整合多批次单细胞数据。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「Harmony 批次矫正」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   PyPI 官方分发（scverse 生态）
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【整合方法评估基准（scib）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   单细胞数据整合方法的评估基准框架，从批次矫正与生物保守两类指标全面比较各类整合算法优劣。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「整合方法评估基准」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/theislab/scib
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【免疫受体库分析（scirpy）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   单细胞适应性免疫受体库（AIRR）分析 Python 库，支持 TCR/BCR 克隆型定义、多样性与克隆扩增分析。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「免疫受体库分析」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/scverse/scirpy
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【注释数据结构容器（anndata）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   单细胞与组学数据的标准注释容器，统一存储表达矩阵、细胞与基因元数据及降维结果，是 scverse 生态的数据基石。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「注释数据结构容器」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/scverse/anndata
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【高性能图算法库（igraph）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   高性能图数据结构与算法库，提供社区发现、中心性、最短路径等图论算法，常用于细胞聚类网络分析。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「高性能图算法库」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://igraph.org/python
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【单细胞扰动预测（scgen）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   基于变分自编码器的单细胞扰动预测工具，可预测未见条件下的细胞响应，用于药物与基因扰动研究。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「单细胞扰动预测」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/theislab/scgen
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【双细胞预测工具（scrublet）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   单细胞 RNA 测序数据的双细胞检测工具，通过模拟双细胞与 k 近邻分类识别并过滤多细胞液滴。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「双细胞预测工具」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/swolock/scrublet
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【多模态组学分析框架（muon）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   面向转录组、蛋白组、表观组等多模态数据的联合分析框架，统一管理数据并支持跨模态整合与建模。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「多模态组学分析框架」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/scverse/muon
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【RNA 速率动态建模（scvelo）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   基于动力学建模的 RNA 速率分析工具，从剪接动态推断细胞状态转变方向与速率，用于发育分化研究。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「RNA 速率动态建模」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/theislab/scvelo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【异质数据全景整合（scanorama）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   面向异质单细胞转录组数据的整合方法，通过全景拼接消除批次差异，支持跨数据集跨平台联合分析。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「异质数据全景整合」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/brianhie/scanorama
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【单细胞分析框架（scanpy）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   Python 单细胞分析核心框架，覆盖质控、降维、聚类、差异表达与可视化全流程，是 scverse 生态基石。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「单细胞分析框架」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/scverse/scanpy
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【空间单细胞分析（squidpy）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   Python 空间单细胞分析库，提供空间邻域富集、配体受体互作、形态特征提取与空间可视化等功能。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「空间单细胞分析」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/scverse/squidpy
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【细胞命运轨迹推断（cellrank）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   基于多视角单细胞数据的动力学分析工具，融合 RNA 速率与转录组相似性推断细胞命运方向与概率。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「细胞命运轨迹推断」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   PyPI 官方分发（scverse 生态）
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【分布式图像处理（dask-image）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   基于 Dask 的并行大规模图像处理库，支持分块流式处理超大成像与病理图像，突破单机内存限制。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「分布式图像处理」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   PyPI 官方分发（scverse 生态）
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【加速版整合评估指标（scib-metrics）安装教程】—— Scanpy

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9~3.11 与 conda 或 pip 环境（scverse 生态建议用 conda）。

■ 本组件是什么
   scIB 评估指标的加速纯 Python 实现，支持 JAX 并行计算与近邻图复用，大幅提升整合效果评估速度。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：Python 包（.whl）。
   · .whl / .tar.gz 是 Python 包。

■ 安装步骤
   1. 打开命令行，激活目标环境（conda activate <你的环境名>）。
   2. 安装：
      · whl： pip install "本目录 whl 的完整路径"
      · 源码： 解压后在该目录执行 pip install .
   3. 验证：python -c "import scanpy; print(scanpy.__version__)"
   4. 单细胞分析常用配套：anndata、scikit-learn、umap-learn、leidenalg，缺失时按提示补装。

■ 常见问题
   · 版本冲突：scanpy 对 numpy/pandas 版本敏感，建议用官方推荐版本的独立环境。
   · 下载慢：加国内镜像 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「加速版整合评估指标」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/YosefLab/scib-metrics
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。