Habilidades cellxgene-census
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cellxgene-census

Baixo Risco 🌐 Acesso à rede

Consultar Dados do CELLxGENE Census

Também disponível em: davila7

Pesquisadores precisam de acesso a dados genômicos de células únicas em larga escala para pesquisa de doenças e descoberta de medicamentos. Esta skill fornece acesso programático a 61 milhões de células do CELLxGENE Census, permitindo consultas em escala populacional sem baixar conjuntos de dados inteiros.

Suporta: Claude Codex Code(CC)
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A utilizar "cellxgene-census". Encontre todas as células T no tecido pulmonar de pacientes com COVID-19

Resultado esperado:

  • Encontradas 45.230 células correspondentes aos critérios:
  • Tipos celulares: CD4-positive T cell (18.200), CD8-positive T cell (12.450), regulatory T cell (8.230), NK T cell (6.350)
  • Conjuntos de dados: 12 conjuntos de dados contribuíram com dados
  • Principais tecidos: lung (45.230), lymph node (12.100), spleen (8.450)

A utilizar "cellxgene-census". Quais genes são expressos em neurônios?

Resultado esperado:

  • A consulta retornou 2,1 milhões de células neuronais em 245 conjuntos de dados
  • Genes mais expressos (expressão média):
  • - SNAP25: 8.4
  • - SYP: 7.2
  • - MAP2: 6.8
  • - NEUROD1: 5.9
  • - ELavl3: 5.4

Auditoria de Segurança

Baixo Risco
v5 • 1/21/2026

All 228 static findings are FALSE POSITIVEs. The scanner detected patterns in markdown documentation that are not actual security vulnerabilities. External command detections are backticks in code blocks. C2 keyword detections are the substring 'C2' in 'CELLxGENE'. Cryptographic algorithm detections are documentation patterns. System reconnaissance detections are the word 'reconnaissance' in documentation text. The skill is safe for publication.

4
Arquivos analisados
3,343
Linhas analisadas
1
achados
5
Total de auditorias

Fatores de risco

🌐 Acesso à rede (1)
SKILL.md:13
Auditado por: claude Ver Histórico de Auditoria →

Pontuação de qualidade

41
Arquitetura
90
Manutenibilidade
87
Conteúdo
21
Comunidade
90
Segurança
87
Conformidade com especificações

O Que Você Pode Construir

Explorar Tipos Celulares em um Tecido

Consultar o Census para descobrir todos os tipos celulares presentes em um tecido específico, como cérebro ou pulmão, juntamente com as frequências dos tipos celulares.

Analisar Marcadores de Expressão Gênica

Consultar níveis de expressão de genes específicos (CD4, CD8A, FOXP3) entre tipos celulares e doenças para identificar genes marcadores.

Treinar Classificadores de Tipo Celular

Usar dados do Census com PyTorch para treinar modelos de aprendizado de máquina para tarefas de classificação de tipos celulares.

Tente Estes Prompts

Consulta Básica de Células 
Encontre todas as células do tipo [CELL_TYPE] no tecido [TISSUE] do CELLxGENE Census. Retorne a contagem de células e metadados.
Análise de Expressão de Múltiplos Genes 
Consulte a expressão gênica para [GENE1], [GENE2] e [GENE3] em todos os tipos celulares no conjunto de dados [DISEASE]. Mostre os padrões de expressão.
Comparação Entre Tecidos 
Compare células [CELL_TYPE] entre os tecidos [TISSUE1], [TISSUE2] e [TISSUE3]. Quais genes são diferencialmente expressos?
Criação de Conjunto de Dados para Aprendizado de Máquina 
Crie um conjunto de dados de treinamento do Census para classificação de [CELL_TYPE]. Inclua metadados [COLUMNS] e dados de expressão gênica.

Melhores Práticas

  • Sempre filtre por is_primary_data == True para evitar células duplicadas nos resultados
  • Especifique census_version explicitamente para pesquisa reproduzível
  • Estime o tamanho da consulta antes de carregar grandes conjuntos de dados para prevenir problemas de memória

Evitar

  • Não consulte sem filtros - sempre especifique critérios de tecido, tipo celular ou doença
  • Não carregue todos os dados do Census de uma vez - use filtros e seleção de colunas para reduzir a transferência de dados
  • Não ignore a flag is_primary_data - ela previne a contagem de células duplicadas

Perguntas Frequentes

O que é o CELLxGENE Census?
O CELLxGENE Census é uma coleção padronizada e versionada de dados genômicos de células únicas contendo mais de 61 milhões de células de humanos e camundongos. Ele fornece acesso programático a matrizes de expressão gênica, metadados e embeddings.
Como isso é diferente de scanpy ou scvi-tools?
Esta skill consulta dados externos do Census. Use scanpy ou scvi-tools ao analisar seus próprios conjuntos de dados locais. O Census é ideal para comparações com atlas de referência e consultas em escala populacional.
Quais organismos estão disponíveis?
O Census contém dados de Homo sapiens (humano) e Mus musculus (camundongo). Consulte usando organism='Homo sapiens' ou organism='Mus musculus'.
Como faço para filtrar consultas efetivamente?
Use obs_value_filter para metadados de células e var_value_filter para metadados de genes. Combine condições com 'and' ou 'or'. Use 'in' para múltiplos valores.
E se minha consulta for muito grande para a memória?
Use o método axis_query() com processamento em lote iterativo. Isso permite processamento fora do núcleo para consultas que excedem a RAM disponível.
Como garantir resultados reproduzíveis?
Sempre especifique o parâmetro census_version ao abrir o Census, como census_version='2023-07-25'. Isso trava sua análise em uma versão específica dos dados.

Detalhes do Desenvolvedor

Licença

Unknown

Repositório

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

Referência

main

Estrutura de arquivos

📁 references/

📄 census_schema.md

📄 common_patterns.md

📄 SKILL.md