cellxgene-census
CELLxGENE Census-Daten abfragen
Single-Cell-Forschende benötigen verlässliche Muster für Abfragen großer Census-Datensätze. Diese Skill bietet fokussierte Anleitung zu Metadatenfiltern, Expression Retrieval und Analyse-Workflows.
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Kopieren Sie diese Anfrage in Ihren Agent. Sie enthält die maßgebliche Skill-Seite und das Manifest.
Review the Skillstore skill "cellxgene-census" from https://skillstore.io/skills/davila7-cellxgene-census.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-cellxgene-census/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ihr Agent sollte weiterhin seinen Plan anzeigen und alle von der Sicherheitsrichtlinie verlangten Bestätigungen anfordern.
Agent-lesbare Ressourcen
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Testen
„cellxgene-census“ wird verwendet. Finde B-Zellen aus Lungengewebe und vermeide doppelte Zellen.
Erwartetes Ergebnis:
Die Skill würde empfehlen, Lungenmetadaten nach B-Zellen zu filtern, Primärdaten-Einschränkungen hinzuzufügen und nur benötigte Beobachtungsspalten auszuwählen.
„cellxgene-census“ wird verwendet. Analysiere Markergene für T-Zellen in Krankheitsproben.
Erwartetes Ergebnis:
Die Skill würde bei der Gen-Metadatensuche, fokussiertem Expression Retrieval und einem kompakten AnnData-basierten Analysepfad anleiten.
„cellxgene-census“ wird verwendet. Verarbeite eine Abfrage, die zu groß für den Speicher ist.
Erwartetes Ergebnis:
Die Skill würde vorschlagen, zuerst Zellzahlen zu schätzen, Filter einzugrenzen oder Chunk-basierte TileDB-SOMA-Verarbeitung zu verwenden.
Sicherheitsaudit
SicherAll 86 static findings are false positives caused by Markdown code fences, inline code formatting, and CELLxGENE filter examples. No malicious commands, host reconnaissance, prompt injection, or hidden execution behavior was found.
Risikofaktoren
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[](https://skillstore.io/skills/davila7-cellxgene-census?utm_source=security_passport_badge)HTML-Badge
<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-cellxgene-census?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-cellxgene-census/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>Einbettungskarte
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-cellxgene-census.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Wissenschaftliche Zitate (APA · BibTeX · CFF)
APA-Zitat
davila7. (2026). cellxgene-census security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-cellxgene-census/audits/9BibTeX-Zitat
@techreport{davila7-davila7-cellxgene-census-2026,
author = {davila7},
title = {cellxgene-census security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-cellxgene-census/audits/9},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "cellxgene-census security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-cellxgene-census/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-cellxgene-census:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Varianten vergleichen
2 installierbare VariantenJeder Autor bleibt ein eigener installierbarer Skill. Die empfohlene Variante wird nach Skillstore-Nachweisen bewertet.
Warum diese Variante zuerst steht
davila7-cellxgene-census
2026-09-09
k-dense-ai-cellxgene-census
2026-09-09
Skillstore-Score
Warum dieser Score Evidenzvertrauen: HochWas Sie erstellen können
Zelltypen in Gewebe erkunden
Verfügbare Zelltypen, Gewebe, Krankheiten und Datensätze finden, bevor Expressionsmatrizen geladen werden.
Analyse-Workflows vorbereiten
Fokussierte Census-Abfragen erstellen, die AnnData-Objekte für nachgelagerte Scanpy-Analysen zurückgeben.
Modelle mit Census-Daten trainieren
PyTorch-Dataloader und Batch-Verarbeitungsmuster für Machine-Learning-Workflows verwenden.
Diese Prompts ausprobieren
Hilf mir, CELLxGENE Census-Metadaten für menschliche Lungenzellen zu erkunden. Zeige, welche Filter und Spalten ich zuerst prüfen sollte.
Erstelle einen CELLxGENE Census-Abfrageplan für T-Zellen in COVID-19-Proben mit den Markergenen CD4, CD8A und FOXP3.
Entwirf einen Out-of-Core-CELLxGENE Census-Workflow für Gehirnzellen über mehrere Gene hinweg, ohne alle Daten in den Speicher zu laden.
Plane einen PyTorch-Trainingsworkflow mit CELLxGENE Census-Daten, um Zelltypen mit reproduzierbaren Trainings- und Test-Splits zu klassifizieren.
Bewährte Praktiken
- Nach Primärdaten filtern, außer die Analyse doppelter Zellen ist beabsichtigt.
- Eine Census-Version angeben, wenn Reproduzierbarkeit wichtig ist.
- Metadaten erkunden, bevor Expressionsmatrizen geladen werden.
Vermeiden
- Breite Expressionsmatrizen laden, bevor die Abfragegröße geprüft wurde.
- Primärdatenfilter in datensatzübergreifenden Analysen weglassen.
- Sich auf Gensymbole verlassen, ohne verfügbare Genmetadaten zu prüfen.
Häufig gestellte Fragen
Welche Datenquelle deckt diese Skill ab?
Kann sie Analysecode schreiben?
Kann sie sehr große Datensätze verarbeiten?
Unterstützt sie Scanpy-Workflows?
Unterstützt sie Machine-Learning-Workflows?
Erfordert sie Netzwerkzugriff?
Entwicklerdetails
Autor
davila7Lizenz
MIT
Skillstore-Revision
r2
Versionshinweis
Der Autor hat keine Version angegeben.
Ref.
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
Aktualität der Wartung
29.7.2026
Nutzung
6 Downloads · 399 Aufrufe
Dateistruktur