2025.03.12【读书笔记】|scvi-tools安装指南：Python环境配置与软件包安装

1. 引言

scvi-tools（单细胞变分推断工具）是一个基于 PyTorch 和 Anndata 构建的 Python 包，专门用于单细胞组学数据的概率建模。它为单细胞数据的分析提供了一套强大的工具，涵盖了分类、差异表达分析、降维、数据补全、数据整合、标准化和质量控制等多个关键领域。

自 2018 年发布以来，scvi-tools 凭借其先进的概率建模方法，在单细胞研究领域获得了广泛的认可。截至目前，该工具已发表 7 篇正式论文，并有 10 篇预印本，总引用次数超过 3000 次，充分体现了其在学术界的活跃程度和影响力。

2. 安装前准备

在开始scvi-tools的安装之前，请确保您的系统环境满足以下条件：

• 操作系统：支持Windows、macOS和Linux。
• Python版本：scvi-tools支持Python 3.10至3.12版本。
• 推荐使用虚拟环境进行安装，以避免与其他Python包发生冲突。

3. Python环境配置

安装Python

首先，您需要在系统上安装Python。以下是在不同操作系统上安装Python的命令示例：

• Windows:

  python -m pip install --upgrade pip
  

• macOS:

  brew install python
  

• Linux (Ubuntu):

  sudo apt-get install python3
  

检查Python版本

安装完成后，请检查Python版本是否符合要求：

python --version

确保输出的版本号在3.10至3.12之间。

4. 安装scvi-tools

通过conda安装scvi-tools

1. 创建新的conda环境
   创建一个名为scvi_env的新环境，并指定Python版本：

   conda create -n scvi_env python=3.10
   

2. 激活conda环境
   激活您刚刚创建的环境：

   conda activate scvi_env
   

3. 使用conda安装scvi-tools
   在激活的环境中安装scvi-tools：

   conda install -c conda-forge scvi-tools
   

通过pip安装scvi-tools

1. 确保pip是最新版本
   更新pip至最新版本：

   python -m pip install --upgrade pip
   

2. 使用pip安装scvi-tools
   安装scvi-tools：

   pip install scvi-tools
   

5. 依赖包安装

scvi-tools依赖于一些包，如jax和jaxlib。通过conda或pip安装scvi-tools时，这些依赖包将自动安装。您可以通过以下命令检查这些依赖包的安装情况：

pip list | grep jax

6. 验证安装

安装完成后，您可以通过以下Python代码验证scvi-tools是否成功安装：

import scvi

# 打印版本号以确认安装成功
print(scvi.__version__)

如果能够正确打印版本号，说明scvi-tools已成功安装。

7. 常见问题解答

在安装过程中，您可能会遇到一些问题，以下是一些常见问题的解答：

• 问题： Python版本不兼容。
  解答： 请确保您的Python版本在3.10至3.12之间。如果不符合，您可以通过conda或pyenv等工具管理Python版本。

• 问题： 依赖包安装失败。
  解答： 请检查网络连接，并确保您有足够的权限安装软件包。您也可以尝试手动安装依赖包。

8. 结语

与 Seurat和 Scanpy相比，scvi-tools 的优势在于其基于变分推断的概率建模框架，能够更深入地探索数据中的复杂结构，例如进行更准确的批次校正、数据补全和细胞类型预测。
也就是说，Seurat和Scanpy更偏向于提供数据预处理，数据可视化，基本统计分析等。而scvi-tools更加偏向于，通过概率模型，深层次的，处理更复杂单细胞数据分析。
特别是在需要进行深入的批次校正、数据整合和细胞类型预测时，scvi-tools 能够提供更准确、更可靠的结果。

9. 附录

• 官方安装文档链接： scvi-tools官方文档
• 推荐学习资源： 加入我们的社群，与其他研究人员交流学习经验。

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