المهارات cellxgene-census
🧬

cellxgene-census

آمن ⚙️ الأوامر الخارجية🌐 الوصول إلى الشبكة

الاستعلام عن أكثر من 61 مليون مجموعة بيانات جينومية أحادية الخلية

متاح أيضًا من: K-Dense-AI

يحتاج الباحثون إلى وصول فعال إلى بيانات أحادية الخلية على نطاق السكان لدراسات الجينوم. توفر هذه المهارة وصولاً مدعوماً بالذكاء الاصطناعي إلى CZ CELLxGENE Census مع أنماط استعلام محسّنة وأدلة تكامل للتحليل اللاحق.

يدعم: Claude Code(CC)
📊 69 كافٍ
1

تنزيل ZIP المهارة

2

رفع في Claude

اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

فعّل وابدأ الاستخدام

اختبرها

استخدام "cellxgene-census". العثور على جميع أنواع الخلايا المناعية في نسيج الرئة وأعدادها

النتيجة المتوقعة:

  • B cell: 45,230 cells across 3 datasets
  • T cell: 67,890 cells across 5 datasets
  • Macrophage: 23,450 cells across 4 datasets
  • Dendritic cell: 12,100 cells across 2 datasets
  • NK cell: 18,760 cells across 3 datasets

استخدام "cellxgene-census". أرني كيفية الاستعلام عن جينات العلامات في خلايا T لمرضى COVID-19

النتيجة المتوقعة:

  • Use get_anndata with obs_value_filter for disease and cell type
  • Filter by feature_name using var_value_filter for gene selection
  • Include is_primary_data == True to avoid duplicate cells
  • Retrieve cell_type, tissue_general, and donor_id metadata columns

استخدام "cellxgene-census". كيف أستخدم بيانات Census مع scanpy لتقليل الأبعاد

النتيجة المتوقعة:

  • Load data with get_anndata using appropriate filters
  • Apply scanpy normalization: sc.pp.normalize_total
  • Run log transformation: sc.pp.log1p
  • Compute PCA: sc.pp.pca
  • Generate UMAP: sc.tl.umap and sc.pl.umap

التدقيق الأمني

آمن
v5 • 1/17/2026

Pure documentation skill containing only markdown files with Python code examples. Static scanner flagged documentation patterns (code block syntax, text strings) as security issues due to misinterpretation. All findings are false positives. No executable code, network calls, file system access, or environment variable access exists.

4
الملفات التي تم فحصها
1,235
الأسطر التي تم تحليلها
2
النتائج
5
إجمالي عمليات التدقيق

عوامل الخطر

⚙️ الأوامر الخارجية (200)
references/census_schema.md:9 references/census_schema.md:18 references/census_schema.md:27 references/census_schema.md:28-30 references/census_schema.md:30-35 references/census_schema.md:35-36 references/census_schema.md:36-45 references/census_schema.md:45-46 references/census_schema.md:46-47 references/census_schema.md:47-50 references/census_schema.md:50-51 references/census_schema.md:51-54 references/census_schema.md:54-55 references/census_schema.md:55-56 references/census_schema.md:56-59 references/census_schema.md:59-60 references/census_schema.md:60-63 references/census_schema.md:63-64 references/census_schema.md:64-67 references/census_schema.md:67-68 references/census_schema.md:68-69 references/census_schema.md:69-70 references/census_schema.md:70-71 references/census_schema.md:71-74 references/census_schema.md:74-75 references/census_schema.md:75-78 references/census_schema.md:78-83 references/census_schema.md:83-85 references/census_schema.md:85-88 references/census_schema.md:88-89 references/census_schema.md:89-90 references/census_schema.md:90-91 references/census_schema.md:91-98 references/census_schema.md:98-99 references/census_schema.md:99-100 references/census_schema.md:100 references/census_schema.md:100 references/census_schema.md:100 references/census_schema.md:100-101 references/census_schema.md:101 references/census_schema.md:101-104 references/census_schema.md:104 references/census_schema.md:104-105 references/census_schema.md:105 references/census_schema.md:105-110 references/census_schema.md:110-112 references/census_schema.md:112-115 references/census_schema.md:115-117 references/census_schema.md:117-120 references/census_schema.md:120-122 references/census_schema.md:122-125 references/census_schema.md:125-127 references/census_schema.md:127-130 references/census_schema.md:130-132 references/census_schema.md:132-147 references/census_schema.md:147-157 references/census_schema.md:157-159 references/census_schema.md:159-164 references/census_schema.md:164-166 references/common_patterns.md:10-22 references/common_patterns.md:22-25 references/common_patterns.md:25-33 references/common_patterns.md:33-36 references/common_patterns.md:36-42 references/common_patterns.md:42-46 references/common_patterns.md:46-49 references/common_patterns.md:49-56 references/common_patterns.md:56-59 references/common_patterns.md:59-77 references/common_patterns.md:77-80 references/common_patterns.md:80-87 references/common_patterns.md:87-90 references/common_patterns.md:90-96 references/common_patterns.md:96-100 references/common_patterns.md:100-103 references/common_patterns.md:103-123 references/common_patterns.md:123-126 references/common_patterns.md:126-143 references/common_patterns.md:143-147 references/common_patterns.md:147-150 references/common_patterns.md:150-172 references/common_patterns.md:172-175 references/common_patterns.md:175-195 references/common_patterns.md:195-200 references/common_patterns.md:200-218 references/common_patterns.md:218-221 references/common_patterns.md:221-237 references/common_patterns.md:237-242 references/common_patterns.md:242-243 references/common_patterns.md:243-245 references/common_patterns.md:245-249 references/common_patterns.md:249-251 references/common_patterns.md:251-255 references/common_patterns.md:255-258 references/common_patterns.md:258-262 references/common_patterns.md:262-264 references/common_patterns.md:264-268 references/common_patterns.md:268-274 references/common_patterns.md:274-277 references/common_patterns.md:277 references/common_patterns.md:277-278 references/common_patterns.md:278-284 references/common_patterns.md:284-288 references/common_patterns.md:288-303 references/common_patterns.md:303-307 references/common_patterns.md:307-318 references/common_patterns.md:318-322 references/common_patterns.md:322-325 references/common_patterns.md:325-329 references/common_patterns.md:329-341 SKILL.md:33-35 SKILL.md:35-38 SKILL.md:38-40 SKILL.md:40-48 SKILL.md:48-58 SKILL.md:58-61 SKILL.md:61-62 SKILL.md:62-70 SKILL.md:70-80 SKILL.md:80-83 SKILL.md:83-96 SKILL.md:96-98 SKILL.md:98-102 SKILL.md:102-104 SKILL.md:104-121 SKILL.md:121-124 SKILL.md:124-125 SKILL.md:125-126 SKILL.md:126 SKILL.md:126-127 SKILL.md:127 SKILL.md:127-128 SKILL.md:128-131 SKILL.md:131-145 SKILL.md:145-149 SKILL.md:149-151 SKILL.md:151-173 SKILL.md:173-176 SKILL.md:176-188 SKILL.md:188-194 SKILL.md:194-223 SKILL.md:223-226 SKILL.md:226-242 SKILL.md:242-248 SKILL.md:248-270 SKILL.md:270-276 SKILL.md:276-299 SKILL.md:299-304 SKILL.md:304-305 SKILL.md:305-307 SKILL.md:307-311 SKILL.md:311-313 SKILL.md:313-317 SKILL.md:317-328 SKILL.md:328-331 SKILL.md:331 SKILL.md:331-332 SKILL.md:332-338 SKILL.md:338-342 SKILL.md:342-344 SKILL.md:344-348 SKILL.md:348-354 SKILL.md:354-358 SKILL.md:358-373 SKILL.md:373-379 SKILL.md:379 SKILL.md:379-380 SKILL.md:380 SKILL.md:380 SKILL.md:380-381 SKILL.md:381 SKILL.md:381-382 SKILL.md:382 SKILL.md:382-383 SKILL.md:383 SKILL.md:383 SKILL.md:383-384 SKILL.md:384 SKILL.md:384-385 SKILL.md:385-386 SKILL.md:386-389 SKILL.md:389-390 SKILL.md:390-391 SKILL.md:391-422 SKILL.md:422-430 SKILL.md:430-433 SKILL.md:433-441 SKILL.md:441-444 SKILL.md:444-463 SKILL.md:463-466 SKILL.md:466-476 SKILL.md:476-482 SKILL.md:482 SKILL.md:482-483 SKILL.md:483-488 SKILL.md:488-489 SKILL.md:489-493 SKILL.md:493-498 SKILL.md:498 SKILL.md:498-503
🌐 الوصول إلى الشبكة (1)
تم تدقيقه بواسطة: claude عرض سجل التدقيق →

درجة الجودة

41
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
87
المحتوى
21
المجتمع
100
الأمان
78
الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

استكشاف أنواع الخلايا في الأنسجة

الاستعلام عن توزيعات أنواع الخلايا عبر الأنسجة باستخدام عوامل تصفية البيانات الوصفية ودوال التجميع

بناء مصنفات أنواع الخلايا

تدريب نماذج التعلم الآلي على بيانات Census باستخدام تكامل PyTorch لاكتشاف العلامات الحيوية

التحليل عبر مجموعات البيانات

دمج مجموعات بيانات متعددة للدراسات على نطاق السكان مع سير عمل scanpy

جرّب هذه الموجهات

استكشاف البيانات المتاحة
Show me the unique cell types in the brain tissue from the Census. Use the cellxgene-census skill to query metadata with is_primary_data == True filter.
الاستعلام عن التعبير الجيني
Query expression data for CD4, CD8A, and CD19 genes in T cells and B cells from lung tissue. Use cellxgene-census to retrieve AnnData objects.
تدريب نموذج التعلم الآلي
Create a PyTorch dataloader using cellxgene-census experimental ml module to train a cell type classifier on liver cell data with 80-20 train-test split.
التحليل واسع النطاق
Show me how to use axis_query with out-of-core processing to iterate through brain cell expression data in chunks for memory-efficient analysis.

أفضل الممارسات

  • دائماً قم بتضمين مرشح is_primary_data == True لتجنب عد الخلايا المكررة عبر مجموعات البيانات
  • حدد census_version بشكل صريح للتحليلات القابلة للتكرار في سير عمل الإنتاج
  • استخدم مدير السياق (with statement) للتنظيف التلقائي للموارد عند فتح Census

تجنب

  • تحميل Census بالكامل بدون مرشحات يسبب فيضان الذاكرة
  • تجاهل مصفوفة وجود مجموعة البيانات يؤدي إلى فقدان بيانات الجينات
  • استخدام مرشحات النص الحر بدلاً من مصطلحات الأنطولوجيا يقلل من اتساق الاستعلام

الأسئلة المتكررة

ما هي الكائنات المدعومة؟
يتضمن Census البيانات لكائنات Homo sapiens (الإنسان) و Mus musculus (الفأر) فقط.
كم عدد الخلايا التي يمكنني الاستعلام عنها في وقت واحد؟
الاستعلامات الصغيرة التي تحتوي على أقل من 100 ألف خلية تعمل في الذاكرة. تتطلب الاستعلامات الأكبر axis_query مع معالجة خارج الذاكرة.
هل يمكنني استخدام هذا مع scanpy؟
نعم. توفر المهارة أنماط تكامل لتحميل بيانات Census مباشرة إلى كائنات AnnData لسير عمل scanpy.
هل بياناتي آمنة؟
تقرأ المهارة بيانات Census العامة فقط. لا يتم نقل بيانات المستخدم. تتصل المكتبة بمستودع بيانات CZ CELLxGENE.
لماذا بعض الجينات مفقودة؟
قد يتم تصفية الجينات أثناء بناء Census أو عدم قياسها في جميع مجموعات البيانات. استخدم مصفوفة الوجود للتحقق من التغطية.
كيف يقارن هذا بتنزيل مجموعات البيانات مباشرة؟
يوفر Census وصولاً موحداً ومُصَنَّفاً بإصدارات مع بيانات وصفية موحدة. تقوم الاستعلامات بتصفية البيانات على جانب الخادم مما يقلل من احتياجات التنزيل.

تفاصيل المطور

بنية الملفات