スキル omero-integration
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omero-integration

低リスク ⚙️ 外部コマンド📁 ファイルシステムへのアクセス🔑 環境変数🌐 ネットワークアクセス

PythonでOMERO顕微鏡データにアクセスする

こちらからも入手できます: davila7

このスキルは、顕微鏡画像および高コンテンツスクリーニング用の科学画像管理プラットフォームであるOMEROへのPython APIアクセスを提供します。OMEROサーバーに接続し、画像を取得し、ピクセルデータをプログラムで分析し、アノテーションを管理します。

対応: Claude Codex Code(CC)
📊 70 十分
1

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3

オンにして利用開始

テストする

「omero-integration」を使用しています。 How do I connect to OMERO and list all my projects?

期待される結果:

  • - Use BlitzGateway with context manager for automatic cleanup
  • - Call conn.connect() to establish connection
  • - Use conn.listProjects() to retrieve all projects
  • - Access project names with project.getName()

「omero-integration」を使用しています。 Create an image from NumPy array in OMERO

期待される結果:

  • - Use conn.createImageFromNumpySeq() method
  • - Pass generator or list of NumPy arrays
  • - Specify size_z, size_c, size_t dimensions
  • - Optionally link to dataset by passing dataset object

セキュリティ監査

低リスク
v4 • 1/17/2026

Documentation-only skill for OMERO scientific imaging platform. All 655 static findings are false positives. Scanner misidentified markdown code block delimiters as shell commands, random number generation as weak crypto, and legitimate API calls as reconnaissance.

11
スキャンされたファイル
5,433
解析された行数
4
検出結果
4
総監査数

リスク要因

⚙️ 外部コマンド
特定の場所は記録されていません
📁 ファイルシステムへのアクセス
特定の場所は記録されていません
🔑 環境変数
特定の場所は記録されていません
🌐 ネットワークアクセス
特定の場所は記録されていません
監査者: claude 監査履歴を表示 →

品質スコア

45
アーキテクチャ
100
保守性
85
コンテンツ
29
コミュニティ
90
セキュリティ
83
仕様準拠

作れるもの

大規模な画像データセットの管理

分析とレポートのために、OMEROリポジトリから数千件の顕微鏡画像を整理して取得します。

画像分析パイプラインの自動化

時系列画像からピクセルデータを抽出し、測定結果を直接OMEROに保存します。

高コンテンツスクリーニングワークフロー

プレートベースのスクリーニングデータを処理し、実験条件間で結果を追跡します。

これらのプロンプトを試す

基本的な接続 
資格情報に環境変数を使用して、BlitzGatewayでOMEROサーバーに接続する方法を教えてください。
画像の取得 
特定のOMEROデータセット内のすべての画像をリストし、ピクセル次元を取得するPythonコードを書いてください。
ピクセル分析 
OMERO画像の生のピクセルデータをNumPy配列としてアクセスし、強度統計を計算する方法を教えてください。
ROI管理 
画像上に長方形のROIを作成し、その領域内のピクセル強度を抽出し、結果をOMEROテーブルに保存する方法を教えてください。

ベストプラクティス

  • コンテキストマネージャ（BlitzGateway）を使用して、接続のクリーンアップを自動化する
  • 資格情報は環境変数に格納し、直接コードに記述しない
  • 暗号化接続にはsecure=Trueパラメータを使用する
  • 接続が完了したら閉じてサーバーリソースを解放する

回避

  • 資格情報をソースコードに直接ハードコードする
  • コンテキストマネージャや明示的なclose()を使用せずに接続を開いたままにする
  • ページネーションやストリーミングせずに大規模なデータセットを処理する

よくある質問

OMEROとは何ですか？
OMEROは、科学研究において顕微鏡画像とメタデータを管理、視覚化、分析するためのオープンソースプラットフォームです。
OMEROサーバーは必要ですか？
はい、このスキルは接続して操作を実行するために、実行中のOMEROサーバーと有効なユーザー資格情報へのアクセスが必要です。
どのようなプログラミング言語が使用されますか？
このスキルは、すべての操作に対してomero-pyライブラリ（BlitzGateway API）を使用したPython例を提供します。
大規模な画像データセットを処理できますか？
はい、ページネーションを使用し、結果を制限し、大量のデータをローカルに転送しないようにサーバー側スクリプトを検討してください。
資格情報はどのように処理されますか？
資格情報は環境変数（os.environ.get）または安全な設定ファイルから読み込む必要があり、ハードコードしてはいけません。
どのような画像フォーマットがサポートされていますか？
OMEROは、TIFF、PNG、JPEG、およびBio-Formatsを介したプロプライエタリの顕微鏡フォーマットを含む多くのフォーマットをサポートしています。

開発者の詳細

作成者

K-Dense-AI

ライセンス

MIT

リポジトリ

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/omero-integration

参照

main

ファイル構成

📁 references/

📄 advanced.md

📄 connection.md

📄 data_access.md

📄 image_processing.md

📄 metadata.md

📄 rois.md

📄 scripts.md

📄 tables.md

📄 evaluation_result.json

📄 SKILL.md