scanpy
単一細胞RNA-seqデータの解析
Auch verfügbar von: davila7
単一細胞RNAシークエンシングは、特殊な解析を必要とする複雑なデータセットを生成します。このスキルは、単一細胞遺伝子発現データの品質管理、次元削減、クラスタリング、可視化のための完全なワークフローを提供します。
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Einschalten und loslegen
Teste es
Verwendung von "scanpy". Load my single-cell data and perform quality control
Erwartetes Ergebnis:
- 3,245細胞 × 20,000遺伝子を読み込みました
- QC指標：細胞あたり平均1,542遺伝子、ミトコンドリアリード4.2%
- フィルタリング後：2,987細胞 × 15,432遺伝子（92%の細胞を保持）
- QCバイオリンプロットをfigures/qc_violin.pdfに保存しました
Verwendung von "scanpy". Run complete clustering and annotation workflow
Erwartetes Ergebnis:
- Leidenアルゴリズムを使用して12の細胞クラスターを同定しました
- クラスターごとに色付けされたUMAP可視化を生成しました
- 各クラスターの最上位マーカー遺伝子を特定しました
- 既知のマーカー発現に基づいて細胞タイプをアノテーションしました
Sicherheitsaudit
SicherAll 228 static findings are false positives. This is a legitimate scientific computing skill for single-cell RNA-seq analysis. The scanner incorrectly flagged: markdown inline code formatting (backticks), file I/O functions for data reading, directory creation operations, and git tree hashes as C2 indicators. No malicious patterns, network exfiltration, or command injection risks exist after human evaluation.
Risikofaktoren
📁 Dateisystemzugriff (2)
🌐 Netzwerkzugriff (1)
⚙️ Externe Befehle (3)
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
探索的scRNA-seq解析
単一細胞遺伝子発現データセットを解析して、細胞タイプ、状態、および集団を同定する。
マーカー遺伝子発見
クラスター間で発現差のある遺伝子を同定し、細胞集団を特徴づける。
可視化パイプライン
UMAP、t-SNE、およびその他の次元削減プロットをパブリケーション用に生成する。
Probiere diese Prompts
data.h5adから単一細胞データを読み込み、細胞数と遺伝子数を含む基本構造を表示してください。
データセットで品質管理を実行し、200遺伝子未満の細胞またはミトコンドリアリードが5%以上の細胞をフィルタリングし、QCプロットを生成してください。
解像度0.5でクラスタリングを実行し、UMAP可視化を生成し、各クラスターのマーカー遺伝子を同定してください。
完全なscanpyワークフローを実行してください：QC、正規化、高変動遺伝子、PCA、近傍、UMAP、解像度0.8でのLeidenクラスタリング、そして結果を保存。
Bewährte Verfahren
- フィルタリング前に常に生データを保存する：adata.raw = adata
- 既知のマーカー遺伝子発現を確認してクラスタリングを検証する
- 中間結果を保存して、長いワークフローの再実行を避ける
Vermeiden
- 下流解析の前に品質管理ステップをスキップする
- 複数の値をテストせずにデフォルトのクラスタリング解像度を使用する
- フィルタリングステップの前後にデータを可視化しない
Häufig gestellte Fragen
scanpyはどのようなファイル形式をサポートしていますか？
UMAPには何個の近傍を使用すればよいですか？
LeidenとLouvainのクラスタリング、どちらを使えばよいですか？
何個のPCを使用すればよいですか？
ミトコンドリアのしきい値は 얼마인가요?
細胞タイプをアノテーションするにはどうすればよいですか？
Entwicklerdetails
Autor
K-Dense-AILizenz
SD-3-Clause license
Repository
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/scanpyRef
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