根据你的描述，你使用scrublet进行单细胞预测时，得到了一个UMAP的预测图。教程中提到，黑色的点代表预测为双细胞。然而，当你尝试导出数据为文本文件，发现所有细胞的"predicted_doublets"列的值都是False，与预期不符。你想知道这其中的原因。 可能的原因之一是，你在运行scrublet时没有正确设置参数。默认情况下，scrublet使用0.25作为双细胞阈值（doublet_threshold），也就是当一个细胞的双细胞分数（doublet_scores）高于0.25时，它被预测为双细胞。请确保你的代码中设置了正确的参数值，或者尝试手动调整阈值来看看是否有所改变。 另一个可能的原因是，UMAP的预测图中的黑色点并不代表所有预测为双细胞的细胞。这些黑色点可能只是UMAP绘图中的一种编码方式，用于显示双细胞的位置，而不一定代表所有的双细胞。你可以查看scrublet的文档或教程，了解更多关于UMAP图中点的说明。 综上所述，你需要仔细检查scrublet运行时的参数设置是否正确，并深入了解预测图中黑色点的含义。这样可以帮助你确定为什么在导出文件时，所有细胞的"predicted_doublets"列的值都是False。