要解决的问题：概率模型中的用户体验问题
作者主要解决了两个问题，第一个是用户使用不够便捷的问题，第二个是用户构建新模型不便的问题。
解决方法：建立端到端的使用方式，让使用者忽略中间过程，忽略数据处理细节，降低使用门槛。
核心是为了降低中间环节耗费的时间（降低对不同工具的学习成本，降低代码量）。
scvi-tools介绍网站： https://scvi-tools.org/ 这个的介绍比文中介绍的简洁，如图1
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问题详解：
第一个问题（用户使用不便的问题），来源于搭建流程中概率模型的使用方面和工具太多，想搭建分析流程，每两个工具之间，前一个的输出数据和后一个的输入数据格式不尽相同，给流程搭建带来困难，因此该工具着重提供统一接口来处理这个中间过程。这些分析方向和工具包括：
imensionality reduction (e.g., scVI , scLVM , CisTopic ),
cell clustering (e.g., PhenoGraph , BISCUIT ,SIMLR ),
cell state annotation (e.g., scmap , scANVI ),
removal of unwanted variation(e.g., ZINB-WaVE , Scanorama , Harmony ),
differential expression (e.g., DESeq2 ,edgeR ),
identification of spatial patterns of gene expression (SpatialDE , SPARK ),
joint analysis of multi-modal omics data (MOFA+ , totalVI ).
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因此这部分，他们工具首先可以针对多组学数据，先用常规方法质控，再使用他们的工具进行分析，可用的分析方法包含在图a中，实现方法为图b，最后输出的结果可以用于作图。总之就是解决了搭建流程中的易用性问题（不同软件的输入输出文件不统一）。
第二个问题（用户构建新模型不便），scvi-tools具有方便的编程接口，用于快速构建和原型设计新颖概率方法，建立在 PyTorch 和 AnnData之上。
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总结：1.我比较难理解为什么这个文章的分数，它是有用的，毕竟站在用户角度，在两个方面解决了易用性问题，但是它没有创新型，并且这个工具就像是实验室内部的一个工具，就是统一不同文件的输入输出而已，我自己也这么做过，但是问题也在这，这个统一的工具，需要作者时时刻刻去关注里面软件的更新，随着里面软件的更新，说不准这个统一文件格式的工具整个代码都要更新，这是难以承受的，并且对于作者的成本很大，而如果作者后续不再更新，那么这个工具很快就没人用了。除了这个时刻关注里面软件版本更新的问题。还有就是我真的需要这个么？不可否认它具有一定用途，但是它的生存周期是不确定的，而我学会里面每一个软件是确定的，并且如果我想用的新软件里面没包括呢？我还是得学。所以这个工具我认为实际意义不大，因为他的生存周期具有太大的不确定性，我宁愿多花时间去学会里面每个工具自己搭建流程。毕竟如果我依赖的工具太需要作者的更新，而更新依赖于作者的精力、兴趣、未来研究方向、能否带来实际价值。因此我很怀疑这个软件能活多久，我很难认为这个文章获得的高分。我认为这只是个适合自己实验室用的，短生命周期，需要经常更新的一个内部工具，不具有普适性。除非他像conda一类的环境管理工具做的可靠，囊括的范围极其广泛，但是这需要时间来验证。总之，该工具最大问题是生命周期和所囊括的软件数目，只能说未来可期，但就目前所包含的软件数目来看，是远远不够的。它想解决的两个痛点对标的应该分别是conda和keras，他们只有稳定更新，扩大囊括的软件范围才有价值。
2.便于新建模型的问题。我能理解这仍然是是统一多个该工具，取长补短，但是实际上，如果我想建模，我就需要理解这些工具各自的缺点，这个是没法喂饭的，作者试图把建模这个事变成：我写出来要什么，工具按我要求做出现成的。这不现实，因为我需要先知道我要什么，而我为了知道我要什么，我就得先理解我能得到什么。因此实际是我已经会了，干嘛我不自己做？并且同类产品keras做的已经很好了，这个工作我认为意义不大。
3.很好奇他的具体的代码实现，以及如何统一文件，如何调用其他工具接口的，是否需要我同时安装其他工具。
因此我认为这个工具最大的问题是他想为小白使用者服务，然而实际是我需要懂我才能说出我要的，受众就错了。对于懂技术的使用者，这仅仅是方便了一点点而已。反而我认为我能从文章中学到的是他的代码，明天更新代码详解！
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