🔬

flowio

Name: flowio
Author: K-Dense-AI

Sicher ⚙️ Externe Befehle🌐 Netzwerkzugriff⚡ Enthält Skripte

قراءة وكتابة ملفات FCS للتدفق الخلوي

Auch verfügbar von: davila7

تتطلب بيانات التدفق الخلوي معالجة متخصصة للملفات. يحلل FlowIO ملفات FCS ويستخرج بيانات الأحداث كمصفوفات NumPy ويتيح التحويل إلى تنسيقات CSV لخطوط تحليل البيانات.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)

📊 69 Angemessen

Die Skill-ZIP herunterladen

In Claude hochladen

Gehe zu Einstellungen → Fähigkeiten → Skills → Skill hochladen

Einschalten und loslegen

Teste es

Verwendung von "flowio". Read my flow cytometry file and show the channel information

Erwartetes Ergebnis:

File: sample.fcs (245 KB)
FCS Version: 3.1
Events: 10,234
Channels: 8
Channel [0] FSC-A | Forward Scatter | scatter
Channel [1] SSC-A | Side Scatter | scatter
Channel [2] FL1-A | FITC | fluoro
Channel [3] FL2-A | PE | fluoro
Time channel: Index 7

Verwendung von "flowio". Convert this FCS file to CSV format

Erwartetes Ergebnis:

Loaded sample.fcs with 15,000 events and 12 channels
Converted event data to Pandas DataFrame
Exported to sample.csv (2.3 MB)
Columns: FSC-A, SSC-A, FL1-A, FL2-A, FL3-A, FL4-A, FL5-A, Time

Sicherheitsaudit

Sicher

v4 • 1/17/2026

All 177 static findings are false positives. The scanner misidentified markdown documentation artifacts and legitimate scientific terminology as security issues. Shell command patterns are installation instructions in code blocks. 'Weak cryptographic algorithm' detections refer to 'PnE' (Parameter n Exponential), a legitimate flow cytometry data format term for amplification exponents. No actual executable code or malicious patterns exist in this skill.

Gescannte Dateien

1,962

Analysierte Zeilen

befunde

Gesamtzahl Audits

Risikofaktoren

⚙️ Externe Befehle (2)

references/api_reference.md:9-11 SKILL.md:31-33

🌐 Netzwerkzugriff (1)

skill-report.json:6

⚡ Enthält Skripte (1)

SKILL.md:350-355

Auditiert von: claude Audit-Verlauf anzeigen →

Qualitätsbewertung

Architektur

100

Wartbarkeit

Inhalt

Community

100

Sicherheit

Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

معالجة مسبقة لبيانات القياس الخلوي

استخراج الأحداث من ملفات FCS وإعداد البيانات لخطوط تحليل الأدوات مع التعويض والبوابة.

فحص ملفات التجارب

عرض سريع لأعداد القنوات وأحداث البيانات الوصفية من تجارب التدفق الخلوي دون الحاجة إلى برنامج متخصص.

تحويل دفعة إلى CSV

معالجة أدلة ملفات FCS وتصديرها إلى تنسيق CSV لعمليات التعلم الآلي.

Probiere diese Prompts

قراءة أساسية للملفات

Use FlowIO to read experiment.fcs and show the version, event count, and channel names.

استخراج بيانات الأحداث

Load sample.fcs using FlowIO and extract the event data as a NumPy array with preprocessing applied.

إنشاء ملف FCS

Create a new FCS file named output.fcs from a NumPy array with 1000 events and 5 channels named FSC-A, SSC-A, FL1-A, FL2-A, Time.

تحويل دفعة

Find all .fcs files in data/ directory, read each one, and export the event data to CSV files with the same basename.

Bewährte Verfahren

Use only_text=True parameter when only metadata is needed to save memory
Wrap file operations in try-except blocks to handle parsing errors gracefully
Use ignore_offset_discrepancy=True for files with offset inconsistencies

Vermeiden

Do not attempt direct modification of event data in FlowData objects
Do not use FlowData constructor for multi-dataset files - use read_multiple_data_sets()
Do not assume preprocessing is always desired - set preprocess parameter explicitly