Habilidades anndata
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anndata
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Travailler avec AnnData pour la génomique monocellulaire
Também disponível em: K-Dense-AI
La gestion de grandes matrices de données annotées pour l'analyse en génomique monocellulaire est complexe. Cette compétence fournit une documentation complète sur la bibliothèque AnnData, permettant une gestion efficace des fichiers h5ad, des annotations de métadonnées et de l'intégration avec l'écosystème scverse.
Suporta: Claude Codex Code(CC)
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Vá em Configurações → Capacidades → Skills → Upload skill
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Ative e comece a usar
Testar
A utilizar "anndata". How do I create an AnnData object with cell type annotations and gene metadata?
Resultado esperado:
- Créer la matrice d'expression (X) avec la forme (observations, variables)
- Créer un DataFrame de métadonnées d'observation avec des annotations au niveau des cellules (cell_type, sample, condition)
- Créer un DataFrame de métadonnées de variables avec des informations au niveau des gènes (gene_name, chromosome, highly_variable status)
- Passer tous les composants au constructeur ad.AnnData avec les paramètres X, obs et var
- Accéder aux propriétés n_obs et n_vars pour vérifier que les dimensions correspondent à vos métadonnées
A utilizar "anndata". What are the best practices for handling large AnnData files?
Resultado esperado:
- Utiliser le mode backed (backed='r') pour accéder aux données sans charger toute la matrice en mémoire
- Convertir les données clairsemées en format de matrice creuse (csr_matrix) pour une réduction mémoire de 10 à 100x
- Convertir les colonnes de chaînes en type catégoriel avec astype('category') ou strings_to_categoricals()
- Stocker les données brutes avant filtrage avec adata.raw = adata.copy()
- Utiliser compression='gzip' lors de l'écriture de fichiers h5ad pour un stockage plus compact
Auditoria de Segurança
Segurov5 • 1/17/2026
Documentation-only skill containing markdown reference files. No executable code, scripts, network operations, or file system access. All static findings are false positives from a pattern-matching scanner that misinterprets documentation content. Python code examples shown in markdown are illustrative only and never executed.
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Arquivos analisados
2,765
Linhas analisadas
2
achados
5
Total de auditorias
Fatores de risco
⚙️ Comandos externos (349)
references/best_practices.md:8-25 references/best_practices.md:25-28 references/best_practices.md:28-39 references/best_practices.md:39-42 references/best_practices.md:42-53 references/best_practices.md:53-58 references/best_practices.md:58-69 references/best_practices.md:69-72 references/best_practices.md:72-79 references/best_practices.md:79-82 references/best_practices.md:82-93 references/best_practices.md:93-100 references/best_practices.md:100-102 references/best_practices.md:102-109 references/best_practices.md:109-111 references/best_practices.md:111-118 references/best_practices.md:118-120 references/best_practices.md:120-127 references/best_practices.md:127-144 references/best_practices.md:144-149 references/best_practices.md:149-158 references/best_practices.md:158-161 references/best_practices.md:161-169 references/best_practices.md:169-172 references/best_practices.md:172-185 references/best_practices.md:185-190 references/best_practices.md:190-201 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Auditado por: claude Ver Histórico de Auditoria →
Pontuação de qualidade
45
Arquitetura
100
Manutenibilidade
87
Conteúdo
20
Comunidade
100
Segurança
91
Conformidade com especificações
O Que Você Pode Construir
Workflows RNA-seq monocellulaires
Charger, traiter et analyser des données d'expression génique monocellulaire en utilisant AnnData comme structure de données centrale pour les workflows scanpy
Grands ensembles de données annotées
Gérer efficacement des ensembles de données à haute dimension avec des annotations de métadonnées riches, des embeddings et des mesures multi-modales
Pipelines d'intégration de lots
Combiner plusieurs lots expérimentaux ou modalités avec un suivi approprié des métadonnées et une concaténation sur disque pour des études à grande échelle
Tente Estes Prompts
Créer un objet AnnData
Comment créer un objet AnnData à partir d'un tableau numpy et de DataFrames pandas pour les métadonnées d'observations et de variables ?
Lire des fichiers h5ad
Montrez-moi comment lire un fichier h5ad en mode backed pour de grands jeux de données et accéder aux métadonnées d'observation sans charger la matrice complète
Concaténer des lots
Comment concaténer plusieurs objets AnnData provenant de différents lots expérimentaux tout en suivant la source du lot avec des étiquettes ?
Optimiser la mémoire
Quelles sont les meilleures pratiques pour une gestion efficace en mémoire de grands objets AnnData, y compris les matrices creuses, le mode backed et les types de données catégoriels ?
Melhores Práticas
- Utiliser des matrices creuses pour des données génomiques clairsemées afin d'obtenir une réduction mémoire de 10 à 100x
- Stocker les données brutes avant filtrage en utilisant adata.raw = adata.copy() pour préserver l'accès aux mesures originales
- Utiliser le mode backed (backed='r') lorsque vous travaillez avec des jeux de données plus grands que la RAM disponible afin d'éviter les erreurs de mémoire insuffisante
Evitar
- Modifier des vues AnnData sans appeler .copy() au préalable peut modifier involontairement les données d'origine
- Charger entièrement de grands jeux de données en mémoire alors que le mode backed suffirait provoque une pression mémoire inutile
- Ignorer l'alignement des index lors de l'ajout de métadonnées externes peut entraîner des données désalignées et des résultats incorrects
Perguntas Frequentes
Quelles versions de Python sont prises en charge par AnnData ?
AnnData prend en charge Python 3.9 et versions ultérieures. Consultez la documentation officielle pour les dernières exigences de compatibilité.
Quelle est la taille maximale de fichier qu'AnnData peut gérer ?
AnnData peut gérer des fichiers plus grands que la RAM en utilisant le mode backed. Les limites pratiques dépendent de l'espace disque et du support du système de fichiers.
Comment intégrer AnnData avec scanpy pour l'analyse ?
AnnData est le format de données natif pour scanpy. La plupart des fonctions scanpy acceptent directement des objets AnnData et les modifient sur place.
Mes données sont-elles en sécurité lors de l'utilisation du mode backed ?
Le mode backed est en lecture seule par défaut. Utilisez le mode backed='r+' pour un accès en lecture-écriture qui enregistre les modifications directement dans le fichier.
Pourquoi la lecture de mon fichier est-elle lente ?
Utilisez compression='gzip' lors de l'écriture, convertissez les chaînes en catégories et assurez-vous que les tailles de chunks correspondent à vos schémas d'accès pour des performances d'E/S optimales.
Comment AnnData se compare-t-il à Seurat (R) pour l'analyse monocellulaire ?
AnnData offre une fonctionnalité similaire à Seurat mais en Python. Les objets AnnData peuvent être convertis à l'aide des fonctions du package anndata2ri pour l'interopérabilité.
Detalhes do Desenvolvedor
Autor
davila7Licença
MIT
Repositório
https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/main/cli-tool/components/skills/scientific/anndataReferência
main
Estrutura de arquivos