omero-integration
Доступ к данным микроскопии OMERO с помощью Python
Также доступно от: davila7
Этот навык предоставляет Python API доступ к OMERO, научной платформе управления изображениями для микроскопии и высокопроизводительного скрининга. Подключайтесь к серверам OMERO, извлекайте изображения, анализируйте пиксельные данные и управляйте аннотациями программно.
Скачать ZIP навыка
Загрузить в Claude
Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
Включите и начните использовать
Протестировать
Использование «omero-integration». Как подключиться к OMERO и вывести список всех моих проектов?
Ожидаемый результат:
- - Используйте BlitzGateway с контекстным менеджером для автоматической очистки
- - Вызовите conn.connect() для установления соединения
- - Используйте conn.listProjects() для получения всех проектов
- - Получите доступ к именам проектов с помощью project.getName()
Использование «omero-integration». Создать изображение из массива NumPy в OMERO
Ожидаемый результат:
- - Используйте метод conn.createImageFromNumpySeq()
- - Передайте генератор или список массивов NumPy
- - Укажите размеры size_z, size_c, size_t
- - При необходимости свяжите с набором данных, передав объект набора данных
Аудит безопасности
Низкий рискDocumentation-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.
Факторы риска
⚙️ Внешние команды
📁 Доступ к файловой системе
🔑 Переменные окружения
🌐 Доступ к сети
Оценка качества
Что вы можете построить
Управление большими наборами данных изображений
Организация и извлечение тысяч изображений микроскопии из репозиториев OMERO для анализа и отчетности.
Автоматизация конвейеров анализа изображений
Извлечение пиксельных данных из изображений временных рядов и сохранение результатов измерений непосредственно в OMERO.
Рабочие процессы высокопроизводительного скрининга
Обработка данных скрининга на основе планшетов и отслеживание результатов экспериментальных условий.
Попробуйте эти промпты
Покажите, как подключиться к серверу OMERO с помощью BlitzGateway, используя переменные окружения для учетных данных.
Напишите код Python для вывода списка всех изображений в определенном наборе данных OMERO и получения их пиксельных размеров.
Как получить доступ к сырым пиксельным данным изображения OMERO в виде массива NumPy и вычислить статистику интенсивности?
Покажите, как создавать прямоугольные ROI на изображении, извлекать интенсивности пикселей в этих областях и сохранять результаты в таблице OMERO.
Лучшие практики
- Используйте контекстные менеджеры (с BlitzGateway) для автоматической очистки соединений
- Храните учетные данные в переменных окружения, никогда не встраивайте их в код
- Используйте параметр secure=True для зашифрованных производственных подключений
- Закрывайте соединения после завершения для освобождения ресурсов сервера
Избегать
- Встраивание учетных данных непосредственно в исходный код
- Оставление соединений открытыми без использования контекстных менеджеров или явного close()
- Обработка больших наборов данных без постраничного просмотра или потоковой передачи
Часто задаваемые вопросы
Что такое OMERO?
Нужен ли мне сервер OMERO?
Какой язык программирования используется?
Могу ли я обрабатывать большие наборы данных изображений?
Как обрабатываются учетные данные?
Какие форматы изображений поддерживаются?
Сведения для разработчиков
Автор
K-Dense-AIЛицензия
MIT
Репозиторий
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/omero-integrationСсылка
main
Структура файлов