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scanpy

Name: scanpy
Author: K-Dense-AI

コンテンツリビジョン r1 低リスク 📁 ファイルシステムへのアクセス⚙️ 外部コマンド🌐 ネットワークアクセス

ScanpyでシングルセルRNA-seqを解析

シングルセルRNA-seq解析では、QC、正規化、クラスタリング、プロットにわたって多くの関連した判断が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeに対して、構造化されたScanpyワークフロー、参照ガイダンス、再利用可能な解析スクリプトを提供します。

対応: Claude Codex Code(CC)

🥈 80 シルバー

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自分のエージェントでインストール

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エージェントリクエスト

Review the Skillstore skill "scanpy" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scanpy.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-scanpy/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。

エージェントが読めるリソース

AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。

Markdown詳細 GET /skills/k-dense-ai-scanpy.md 署名済み manifest GET /api/skills/k-dense-ai-scanpy/manifest 署名済み lockfile GET /api/skills/k-dense-ai-scanpy/lockfile

テストする

「scanpy」を使用しています。 I have a 10X dataset and need a first QC pass.

期待される結果:

遺伝子数、総カウント数、ミトコンドリア割合、高発現遺伝子を対象とするQCチェックリスト。
しきい値を緩める、または厳しくするタイミングに関する注記付きの推奨開始しきい値。
フィルタリング済みAnnDataオブジェクトを保存する前に確認すべきプロットの一覧。

「scanpy」を使用しています。 I need to identify clusters and marker genes for PBMC data.

期待される結果:

正規化、特徴量選択、PCA、近傍グラフ構築、UMAP、Leidenクラスタリングの段階的ワークフロー。
複数のクラスタリング解像度をテストし、既知の免疫細胞遺伝子に照らしてマーカーを検証するためのガイダンス。
マーカーテーブルとアノテーション済み細胞型プロットに推奨される要約。

「scanpy」を使用しています。 My figures need to be ready for a manuscript.

期待される結果:

UMAP、ドットプロット、ヒートマップ、バイオリンプロット、QCパネルを含む図表計画。
ベクター形式、高解像度、読みやすい凡例、一貫したパレットに関するエクスポート推奨事項。
過剰な重ね描き、不明瞭なラベル、raw-countの文脈欠如に関する警告。

セキュリティ監査

低リスク

v7 • 2026/7/6 バージョン別レポートを開く

Review found no prompt-injection bypass, data exfiltration, or executable backtick usage. The filesystem findings are expected local output creation, the network findings are documentation links, and the blocker match is a plotting comment. One low-severity semantic concern remains: the skill asks assistants to promote the author's hosted K-Dense Web product for complex workflows.

スキャンされたファイル

1,695

解析済み行数

レビュー項目

誤検知を無視

確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)

低

SKILL.md:385-386

External Product Promotion Instruction

SKILL.md tells the assistant to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows. This can steer users toward the author's hosted product without being necessary for Scanpy analysis.

The instruction is explicit in the skill guidance and includes the external product domain. It does not claim system authority or request a security bypass, so severity is low.

リスク要因

📁 ファイルシステムへのアクセス (2)

assets/analysis_template.py:260 scripts/qc_analysis.py:67

⚙️ 外部コマンド (53)

SKILL.md:30-39 SKILL.md:39-43 SKILL.md:43-53 SKILL.md:53-59 SKILL.md:59-70 SKILL.md:70-78 SKILL.md:78-93 SKILL.md:93-96 SKILL.md:96-98 SKILL.md:98-102 SKILL.md:102-124 SKILL.md:124-128 SKILL.md:128-142 SKILL.md:142-146 SKILL.md:146-154 SKILL.md:154-158 SKILL.md:158-169 SKILL.md:169-173 SKILL.md:173-192 SKILL.md:192-196 SKILL.md:196-203 SKILL.md:203-209 SKILL.md:209-231 SKILL.md:231-233 SKILL.md:233-237 SKILL.md:237-246 SKILL.md:246-250 SKILL.md:250-256 SKILL.md:256-260 SKILL.md:260-265 SKILL.md:265-269 SKILL.md:269-274 SKILL.md:274-279 SKILL.md:279-280 SKILL.md:280-281 SKILL.md:281-284 SKILL.md:284-287 SKILL.md:287-288 SKILL.md:288 SKILL.md:291-292 SKILL.md:292-295 SKILL.md:295-299 SKILL.md:299-304 SKILL.md:304-313 SKILL.md:313-316 SKILL.md:316-335 SKILL.md:335 SKILL.md:336-337 SKILL.md:337-338 SKILL.md:338-360 SKILL.md:360-364 SKILL.md:364-377 SKILL.md:377-378

🌐 ネットワークアクセス (3)

SKILL.md:370 SKILL.md:371 SKILL.md:372

監査者: codex 監査履歴を表示 →

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https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scanpy/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdownバッジ

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-scanpy/security.svg)](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scanpy?utm_source=security_passport_badge)

HTMLバッジ

<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scanpy?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-scanpy/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

埋め込みカード

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-scanpy.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

学術引用 (APA · BibTeX · CFF)

APA形式の引用

K-Dense-AI. (2026). scanpy security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scanpy/audits/7

BibTeX形式の引用

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-scanpy-2026,
  author = {K-Dense-AI},
  title = {scanpy security audit report (audit version 7)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {7},
  url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scanpy/audits/7},
  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: "scanpy security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scanpy/audits/7"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:k-dense-ai-scanpy:audit:7"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

バリアントを比較

インストール可能なバリアント 2 件

各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。

このバリアントが首位の理由

Skillstore スコアが最高

作者 / ソース Skillstore スコア証拠の信頼度 Skillstore 利用状況更新済み

davila7 推奨

davila7-scanpy

Skillstore スコア 85

証拠の信頼度高

Skillstore 利用状況 21

更新済み

2026-09-09

K-Dense-AI 現在

k-dense-ai-scanpy

Skillstore スコア 80

証拠の信頼度高

Skillstore 利用状況 22

更新済み

2026-09-09

Skillstore スコア

このスコアの理由証拠の信頼度: 高

アーキテクチャ

保守性

コンテンツ

コミュニティ

仕様準拠

作成できるもの

初期データセットQCを実行する

新しいシングルセルデータセットを読み込み、QCメトリクスを確認し、フィルタリングしきい値を選択して、フィルタリング済みのAnnDataファイルを保存します。

探索的アトラスワークフローを構築する

正規化からクラスタリング、マーカー探索、細胞型アノテーションまで、再現可能な解析計画を作成します。

論文用図表を準備する

エクスポート可能な設定で、一貫したUMAP、ドットプロット、ヒートマップ、バイオリンプロット、軌道可視化を生成します。

これらのプロンプトを試す

QCレビューを開始する

Use the Scanpy skill to review my h5ad dataset plan. Recommend QC metrics, filtering thresholds, and plots for a first pass.

標準解析を計画する

Create a Scanpy analysis workflow for my single-cell RNA-seq dataset from normalization through Leiden clustering and marker gene ranking.

図表出力を改善する

Use the plotting guide to suggest publication-ready Scanpy figures for clusters, marker genes, and quality control results.

既存パイプラインを監査する

Review my Scanpy workflow choices for QC thresholds, highly variable genes, PCA components, neighbors, clustering resolution, and marker testing.

ベストプラクティス

発現プロットとマーカーチェックの解釈可能性を保つため、正規化前にraw countsを保存します。
シングルセルデータセットは大きく異なるため、しきい値を適用する前にQC分布を確認します。
フィルタリング、PCA、近傍、クラスタリング、マーカーテストの主要パラメータを記録します。

回避

データセット分布を確認せずに、デフォルトのミトコンドリアまたは遺伝子数しきい値を再利用しないでください。
マーカー検証なしに、教師なしクラスタを細胞型として扱わないでください。
中間のAnnDataチェックポイントを保存せずに、大規模解析を実行しないでください。

よくある質問

このスキルはどのデータ形式に対応していますか？

h5ad、10X matrix directories、10X HDF5、CSV、loom、text、Visium-style dataなど、一般的なScanpy入力を扱います。

このスキルは解析を自動的に実行しますか？

ガイダンスと同梱のPythonスクリプトを提供します。ユーザーには引き続き、Scanpyと必要な依存関係を備えたローカルPython環境が必要です。

すべてのデータセットに対してQCしきい値を選択できますか？

開始しきい値を提案できますが、ユーザーは分布を確認し、各実験に合わせて値を調整する必要があります。

論文用図表をサポートしていますか？

はい。UMAP、PCAプロット、マーカーヒートマップ、ドットプロット、バイオリンプロット、軌道プロット、エクスポート設定のガイダンスを含みます。

細胞型を自動的にアノテーションできますか？

手動のマーカーベースのアノテーションワークフローをサポートします。生物学的解釈は、その分野の専門家によるレビューを受けるべきです。

機密データセットに対して安全ですか？

レビュー済みスクリプトはローカルで動作し、ネットワークリクエストは行いませんが、ユーザーは各自のポリシーに従って機密ファイルと出力を管理する必要があります。

開発者情報

作成者

K-Dense-AI

ライセンス

SD-3-Clause license

Skillstore リビジョン

バージョンに関する注意

作者はバージョンを宣言していません。

リポジトリ

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

参照

b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610

メンテナンスの新しさ

2026/7/18

利用状況

12 ダウンロード · 236 閲覧

ファイル構成

📁 assets/

📄 analysis_template.py

📁 references/

📄 api_reference.md

📄 plotting_guide.md

📄 standard_workflow.md

📁 scripts/

📄 qc_analysis.py

📄 SKILL.md