scvi-tools

Name: scvi-tools
Author: bg-szy

Dados e Análise

Autor: bg-szy

Deep generative models for single-cell omics. Use when you need probabilistic batch correction (scVI), transfer learning, differential expression with uncertainty, or multi-modal integration (TOTALVI, MultiVI). Best for advanced modeling, batch effects, multimodal data. For standard analysis pipelines use scanpy.

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Atualizado há 4 meses

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scvi-tools

Overview

scvi-tools is a comprehensive Python framework for probabilistic models in single-cell genomics. Built on PyTorch and PyTorch Lightning, it provides deep generative models using variational inference for analyzing diverse single-cell data modalities. Current stable release: scvi-tools 1.4.3 (May 2026).

Model namespaces matter: core models (scVI, scANVI, totalVI, MultiVI, PeakVI, AUTOZI, CondSCVI, DestVI, LinearSCVI, AmortizedLDA, JaxSCVI) live under `scvi.mode

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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