Was macht anndata?
Übersicht
AnnData ist ein Python-Paket zur Handhabung annotierter Datenmatrizen. Es speichert experimentelle Messungen (X) zusammen mit Beobachtungs-Metadaten (obs), Variablen-Metadaten (var) sowie mehrdimensionalen Annotationen (obsm, varm, obsp, varp, uns). Ursprünglich für die Einzelzell-Genomik über Scanpy entwickelt, dient es heute als allgemeines Framework für alle annotierten Daten, die eine effiziente Speicherung, Manipulation und Analyse erfordern.
Wann dieser Skill verwendet werden sollte
Verwende diesen Skill, wenn:
- AnnData-Objekte erstellt, gelesen oder geschrieben werden
- Mit h5ad, zarr oder anderen Genomik-Datenformaten gearbeitet wird
- Einzelzell-RNA-seq-Analysen durchgeführt werden
- Große Datensätze mit sparse Matrizen oder dem Backed-Modus verwaltet werden
- Mehrere Datensätze oder experimentelle Batches konkateniert werden
- Annotierte Daten subsetiert, gefiltert oder transformiert werden
- Eine Integration mit scanpy, scvi-tools oder anderen scverse-Ökosystem-Tools erfolgt
Installation
Erfordert Python 3.11+. Aktuelle stabile Version: 0.12.16 (veröffentlicht am 18.05.2026).
uv pip install "anndata==0.12.16"
# Lazy I/O und dask-gestützte Operationen
uv pip install "anndata[dask,lazy]==0.12.16"
# Entwicklung / Dokumentation (Beitragende)
uv pip install "anndata[dev,test,doc]==0.12.16"
Verwende ungepinnte Installationen nur, wenn bewusst die neueste kompatible Version verfolgt werden soll.
Aktuelle API-Hinweise:
- Verwende
anndata.iofür nicht-nativeread_*- undwrite_*-Helfer. Die Top-Level-Funktionenanndata.read_h5adundanndata.read_zarrbleiben weiterhin unterstützt. - Vermeide veraltete APIs:
ad.read,AnnData.concatenate(),AnnData.*_keys()undanndata.__version__. Bevorzugead.read_h5ad,ad.concat, Mapping.keys()undimportlib.metadata.version("anndata"). - Behandle
anndata.experimental-APIs als nützlich, aber instabil. Bevorzuge sie für große Daten-Workflows nur, wenn die aktuellen Einschränkungen akzeptabel sind.
Schnellstart
Erstellen eines AnnData-Objekts
import anndata as ad
import numpy as np
import pandas as pd
# Minimale Erstellung
X = np.random.rand(100, 2000) # 100 Zellen × 2000 Gene
adata = ad.AnnData(X)
# Mit Metadaten
obs = pd.DataFrame({
'cell_type': ['T cell', 'B cell'] * 50,
'sample': ['A', 'B'] * 50
}, index=[f'cell_{i}' for i in range(100)])
var = pd.DataFrame({
'gene_name': [f'Gene_{i}' for i in range(2000)]
}, index=[f'ENSG{i:05d}' for i in range(2000)])
adata = ad.AnnData(X=X, obs=obs, var=var)
Daten lesen
# Native Formate (read_h5ad/read_zarr bleiben auf Top-Level)
adata = ad.read_h5ad('data.h5ad')
adata = ad.read_h5ad('large_data.h5ad', backed='r') # Lazy-Laden für große Dateien
adata = ad.read_zarr('data.zarr')
# Andere Formate: bevorzuge anndata.io (Top-Level-Importe sind veraltet)
from anndata.io import read_csv, read_loom, read_mtx
adata = read_csv('data.csv')
adata = read_loom('data.loom')
# 10X Genomics: verwende scanpy (nicht anndata) — siehe scanpy-Skill
import scanpy as sc
adata = sc.read_10x_h5('filtered_feature_bc_matrix.h5')
adata = sc.read_10x_mtx('filtered_feature_bc_matrix/')
Daten schreiben
# h5ad-Datei schreiben
adata.write_h5ad('output.h5ad')
# Mit Kompression schreiben
adata.write_h5ad('output.h5ad', compression='gzip')
# Andere Formate schreiben
adata.write_zarr('output.zarr')
adata.write_csvs('output_dir/')
Grundlegende Operationen
# Nach Bedingungen subsetieren
t_cells = adata[adata.obs['cell_type'] == 'T cell']
# Nach Indizes subsetieren
subset = adata[0:50, 0:100]
# Metadaten hinzufügen
adata.obs['quality_score'] = np.random.rand(adata.n_obs)
adata.var['highly_variable'] = np.random.rand(adata.n_vars) > 0.8
# Dimensionen abrufen
print(f"{adata.n_obs} Beobachtungen × {adata.n_vars} Variablen")
Kernfähigkeiten
1. Datenstruktur
Verstehe die Struktur des AnnData-Objekts, einschließlich X, obs, var, layers, obsm, varm, obsp, varp, uns und raw-Komponenten.
Siehe: references/data_structure.md für umfassende Informationen zu:
- Kernkomponenten (X, obs, var, layers, obsm, varm, obsp, varp, uns, raw)
- Erstellen von AnnData-Objekten aus verschiedenen Quellen
- Zugriff auf und Manipulation von Datenkomponenten
- Speichereffiziente Praktiken
2. Ein-/Ausgabeoperationen
Lese und schreibe Daten in verschiedenen Formaten mit Unterstützung für Kompression, Backed-Modus und Cloud-Speicher.
Siehe: references/io_operations.md für Details zu:
- Native Formate (h5ad, zarr)
- Alternative Formate (CSV, MTX, Loom, 10X, Excel)
- Backed-Modus für große Datensätze
- Remote-Datenzugriff
- Formatkonvertierung
- Leistungsoptimierung
Häufige Befehle:
from anndata.io import read_mtx
# h5ad lesen/schreiben
adata = ad.read_h5ad('data.h5ad', backed='r')
adata.write_h5ad('output.h5ad', compression='gzip')
# 10X Genomics (über scanpy)
import scanpy as sc
adata = sc.read_10x_h5('filtered_feature_bc_matrix.h5')
# MTX-Format lesen
adata = read_mtx('matrix.mtx').T
3. Konkatenation
Kombiniere mehrere AnnData-Objekte entlang von Beobachtungen oder Variablen mit flexiblen Join-Strategien.
Siehe: references/concatenation.md für eine umfassende Abdeckung von:
- Grundlegender Konkatenation (axis=0 für Beobachtungen, axis=1 für Variablen)
- Join-Typen (inner, outer)
- Merge-Strategien (same, unique, first, only)
- Nachverfolgung von Datenquellen mit Labels
- Lazy-Konkatenation (AnnCollection)
- On-Disk-Konkatenation für große Datensätze
Häufige Befehle:
# Beobachtungen konkatenieren (Proben kombinieren)
adata = ad.concat(
[adata1, adata2, adata3],
axis=0,
join='inner',
label='batch',
keys=['batch1', 'batch2', 'batch3']
)
# Variablen konkatenieren (Modalitäten kombinieren)
adata = ad.concat([adata_rna, adata_protein], axis=1)
# Lazy-Collection über backed AnnData-Objekte (experimentell)
from anndata.experimental import AnnCollection
backed_adatas = [
ad.read_h5ad(path, backed='r')
for path in ['data1.h5ad', 'data2.h5ad']
]
collection = AnnCollection(
backed_adatas,
join_obs='outer',
join_vars='inner',
label='dataset'
)
4. Datenmanipulation
Transformiere, subsetiere, filtere und reorganisiere Daten effizient.
Siehe: references/manipulation.md für detaillierte Anleitungen zu:
- Subsetting (nach Indizes, Namen, booleschen Masken, Metadatenbedingungen)
- Transposition
- Kopieren (vollständige Kopien vs. Ansichten)
- Umbenennen (Beobachtungen, Variablen, Kategorien)
- Typkonvertierungen (Strings zu Kategorien, sparse/dense)
- Hinzufügen/Entfernen von Datenkomponenten
- Neuordnung
- Qualitätskontroll-Filterung
Häufige Befehle:
# Nach Metadaten subsetieren
filtered = adata[adata.obs['quality_score'] > 0.8]
hv_genes = adata[:, adata.var['highly_variable']]
# Transponieren
adata_T = adata.T
# Kopie vs. Ansicht
view = adata[0:100, :] # Ansicht (leichtgewichtige Referenz)
copy = adata[0:100, :].copy() # Unabhängige Kopie
# Strings in Kategorien umwandeln
adata.strings_to_categoricals()
5. Best Practices
Befolge empfohlene Muster für Speichereffizienz, Leistung und Reproduzierbarkeit.
Siehe: references/best_practices.md für Richtlinien zu:
- Speicherverwaltung (sparse Matrizen, Kategorien, Backed-Modus)
- Ansichten vs. Kopien
- Datenspeicheroptimierung
- Leistungsoptimierung
- Arbeiten mit Rohdaten
- Metadatenverwaltung
- Reproduzierbarkeit
- Fehlerbehandlung
- Integration mit anderen Tools
- Häufige Fallstricke und Lösungen
Wichtige Empfehlungen:
# Sparse Matrizen für sparse Daten verwenden
from scipy.sparse import csr_matrix
adata.X = csr_matrix(adata.X)
# Strings in Kategorien umwandeln
adata.strings_to_categoricals()
# Backed-Modus für große Dateien verwenden
adata = ad.read_h5ad('large.h5ad', backed='r')
# Rohdaten vor dem Filtern speichern
adata.raw = adata.copy()
adata = adata[:, adata.var['highly_variable']]
Integration mit dem Scverse-Ökosystem
AnnData dient als grundlegende Datenstruktur für das scverse-Ökosystem:
Scanpy (Einzelzell-Analyse)
import scanpy as sc
# Vorverarbeitung
sc.pp.filter_cells(adata, min_genes=200)
sc.pp.normalize_total(adata, target_sum=1e4)
sc.pp.log1p(adata)
sc.pp.highly_variable_genes(adata, n_top_genes=2000)
# Dimensionsreduktion
sc.pp.pca(adata, n_comps=50)
sc.pp.neighbors(adata, n_neighbors=15)
sc.tl.umap(adata)
sc.tl.leiden(adata)
# Visualisierung
sc.pl.umap(adata, color=['cell_type', 'leiden'])
Muon (Multimodale Daten)
import muon as mu
# RNA- und Proteindaten kombinieren
mdata = mu.MuData({'rna': adata_rna, 'protein': adata_protein})
PyTorch-Integration
from anndata.experimental import AnnLoader
# DataLoader für Deep Learning erstellen
dataloader = AnnLoader(adata, batch_size=128, shuffle=True)
for batch in dataloader:
X = batch.X
# Modell trainieren
Häufige Workflows
Einzelzell-RNA-seq-Analyse
import anndata as ad
import scanpy as sc
# 1. Daten laden (10X über scanpy; anndata behandelt h5ad/zarr nativ)
adata = sc.read_10x_h5('filtered_feature_bc_matrix.h5')
# 2. Qualitätskontrolle
adata.obs['n_genes'] = (adata.X > 0).sum(axis=1)
adata.obs['n_counts'] = adata.X.sum(axis=1)
adata = adata[adata.obs['n_genes'] > 200]
adata = adata[adata.obs['n_counts'] < 50000]
# 3. Rohdaten speichern
adata.raw = adata.copy()
# 4. Normalisieren und filtern
sc.pp.normalize_total(adata, target_sum=1e4)
sc.pp.log1p(adata)
sc.pp.highly_variable_genes(adata, n_top_genes=2000)
adata = adata[:, adata.var['highly_variable']]
# 5. Verarbeitete Daten speichern
adata.write_h5ad('processed.h5ad')
Batch-Integration
# Mehrere Batches laden
adata1 = ad.read_h5ad('batch1.h5ad')
adata2 = ad.read_h5ad('batch2.h5ad')
adata3 = ad.read_h5ad('batch3.h5ad')
# Mit Batch-Labels konkatenieren
adata = ad.concat(
[adata1, adata2, adata3],
label='batch',
keys=['batch1', 'batch2', 'batch3'],
join='inner'
)
# Batch-Korrektur anwenden
import scanpy as sc
sc.pp.combat(adata, key='batch')
# Analyse fortsetzen
sc.pp.pca(adata)
sc.pp.neighbors(adata)
sc.tl.umap(adata)
Arbeiten mit großen Datensätzen
# Im Backed-Modus öffnen
adata = ad.read_h5ad('100GB_dataset.h5ad', backed='r')
# Basierend auf Metadaten filtern (kein Datenladen)
high_quality = adata[adata.obs['quality_score'] > 0.8]
# Gefiltertes Subset laden
adata_subset = high_quality.to_memory()
# Subset verarbeiten
process(adata_subset)
# Oder in Blöcken verarbeiten
chunk_size = 1000
for i in range(0, adata.n_obs, chunk_size):
chunk = adata[i:i+chunk_size, :].to_memory()
process(chunk)
Fehlerbehebung
Speicherfehler
Verwende den Backed-Modus oder konvertiere in sparse Matrizen:
# Backed-Modus
adata = ad.read_h5ad('file.h5ad', backed='r')
# Sparse Matrizen
from scipy.sparse import csr_matrix
adata.X = csr_matrix(adata.X)
Langsames Datei-Lesen
Verwende Kompression und geeignete Formate:
# Für Speicher optimieren
adata.strings_to_categoricals()
adata.write_h5ad('file.h5ad', compression='gzip')
# Zarr für Cloud-Speicher verwenden; v3-Schreibvorgänge sind in anndata 0.12 opt-in
import anndata as ad
ad.settings.zarr_write_format = 3
ad.settings.auto_shard_zarr_v3 = True # experimentell; unabhängig von zarr_write_format
adata.write_zarr('file.zarr', chunks=(1000, 1000))
Index-Ausrichtungsprobleme
Richte externe Daten immer am Index aus:
# Falsch
adata.obs['new_col'] = external_data['values']
# Richtig
adata.obs['new_col'] = external_data.set_index('cell_id').loc[adata.obs_names, 'values']
Zusätzliche Ressourcen
- Offizielle Dokumentation: https://anndata.readthedocs.io/
- Scanpy-Tutorials: https://scanpy.readthedocs.io/
- Scverse-Ökosystem: https://scverse.org/
- GitHub-Repository: https://github.com/scverse/anndata
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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065
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