表格与数据集

先用预览理解表结构，再通过 Python 或 R 验证和转换完整文件。通用查看与下载控件见打开与预览文件，渲染范围与扩展名见文件格式。

文献 PDF 中的表格可通过 PDF 提取取得，再重新打开导出的表格，对照原文检查表头、数值和备注。

确认每一行代表什么

案例演示 阅读 QC 表中的样本标识和指标

1. 从已保存结果、Files 或附件打开示例 QC 表。
2. 阅读列名，判断每行代表样本、基因还是其他单位。这个结果表每行是一个样本；其源矩阵每行是一个基因。
3. 找到完整标识列，保留图表短标签与完整标识之间的映射。
4. 判断数据量前先读显示范围；预览有截断时，通过完整文件计算确认维度。
5. 将样本数值与公共 QC 基准比较。

QC 表格：各列含义

列	含义	使用前检查
compact_sample	图中使用的短标签	保留到原始标识的映射
original_column_name	原始样本标识	检查缺失与重复名称
total_raw_counts	样本计数总和	保留原始计数单位，不称为归一化表达
zero_count_genes	计数为零的基因数	与检测到的基因数之和应覆盖全部输入基因行
detected_genes_count_gt_0	计数大于零的基因数	是基因数量，不是表达强度
median_count_among_detected_genes	正计数的中位数	明确排除了零计数基因

检查完整数据集

选择数值操作前，先区分标识、元数据和测量列。基因 ID 应保留为标识，基因长度不能混入样本计数计算。在完整输入中检查缺失值、重复标识和允许的取值范围。

可见行数可能只描述预览。在 Notebook 读取完整文件来确认维度。CSV 渲染器是只读表格，点击表头不能替代排序或筛选操作。

将转换保存为新结果

在请求中写明连接键、筛选规则、缺失值策略与输出列。要求另存派生文件，保留原始输入。重新打开结果，对照输入检查行数与标识，再查看实际执行代码后解释变化。

Notebook 变量在保存前属于临时内核状态，与托管文件版本的生命周期不同。保存和比较结果见文件与版本。

为其他格式选择读取方式

.xls/.xlsx 的 Office 预览和工作表操作见预览文件。.h5ad、.h5 等二进制容器需要兼容的分析库。制表符分隔的 .txt 矩阵可能显示为文本。修改扩展名不会转换数据，也不会让不支持的格式自动可读。