flowio
Lire et écrire des fichiers FCS de cytométrie de flux
Également disponible depuis: davila7
Les données de cytométrie de flux nécessitent une manipulation spécialisée de fichiers. FlowIO analyse les fichiers FCS, extrait les données d'événements sous forme de tableaux NumPy et permet la conversion au format CSV pour les pipelines d'analyse en aval.
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Utilisation de "flowio". Lire mon fichier de cytométrie de flux et afficher les informations des canaux
Résultat attendu:
- 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
Utilisation de "flowio". Convertir ce fichier FCS au format CSV
Résultat attendu:
- 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
Audit de sécurité
SûrAll 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.
Facteurs de risque
⚙️ Commandes externes (2)
🌐 Accès réseau (1)
⚡ Contient des scripts (1)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Prétraiter les données de cytométrie
Extraire les événements des fichiers FCS et préparer les données pour les pipelines d'analyse avec les outils de compensation et de门控.
Inspecter les fichiers d'expérience
Visualiser rapidement les comptes de canaux, les comptes d'événements et les métadonnées des expériences de cytométrie de flux sans logiciel spécialisé.
Conversion en lot vers CSV
Traiter des répertoires de fichiers FCS et exporter au format CSV pour les workflows d'apprentissage automatique.
Essayez ces prompts
Utiliser FlowIO pour lire experiment.fcs et afficher la version, le nombre d'événements et les noms des canaux.
Charger sample.fcs avec FlowIO et extraire les données d'événements sous forme de tableau NumPy avec le prétraitement appliqué.
Créer un nouveau fichier FCS nommé output.fcs à partir d'un tableau NumPy avec 1000 événements et 5 canaux nommés FSC-A, SSC-A, FL1-A, FL2-A, Time.
Trouver tous les fichiers .fcs dans le répertoire data/, lire chacun d'eux et exporter les données d'événements vers des fichiers CSV avec le même nom de base.
Bonnes pratiques
- Utiliser le paramètre only_text=True lorsque seules les métadonnées sont nécessaires pour économiser de la mémoire
- Envelopper les opérations de fichier dans des blocs try-except pour gérer les erreurs d'analyse avec élégance
- Utiliser ignore_offset_discrepancy=True pour les fichiers avec des incohérences de décalage
Éviter
- Ne pas tenter de modification directe des données d'événements dans les objets FlowData
- Ne pas utiliser le constructeur FlowData pour les fichiers multi-jeux de données - utiliser read_multiple_data_sets()
- Ne pas supposer que le prétraitement est toujours desideré - définir le paramètre preprocess explicitement
Foire aux questions
Quelles versions FCS sont prises en charge ?
Comment extraire uniquement les métadonnées ?
Puis-je modifier les données d'événements ?
Comment gérer les fichiers multi-jeux de données ?
Quel prétraitement est appliqué ?
Ceci peut-il s'intégrer avec d'autres outils ?
Détails du développeur
Structure de fichiers