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Arboreto 유전자 조절 네트워크 추론

발현량 데이터에서 전사인자–표적 유전자 관계를 GRNBoost2/GENIE3로 추론하도록 Claude를 안내하는 스킬입니다.

데이터·분석고급33,0303,248AI 점수 7/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

Arboreto 라이브러리를 사용해 유전자 발현 행렬(벌크 RNA-seq, 단일세포 RNA-seq)에서 유전자 조절 네트워크(GRN)를 추론하는 방법을 Claude에게 알려줍니다.

  • GRNBoost2(그래디언트 부스팅)와 GENIE3(랜덤 포레스트) 중 상황에 맞는 알고리즘 선택 가이드
  • 전사인자 목록(TF list)으로 후보를 제한하고 limit, seed 등 파라미터를 설정하는 방법
  • Dask LocalCluster 또는 원격 스케줄러를 이용한 병렬·분산 실행
  • 결과 DataFrame(TF, target, importance) 해석과 고신뢰 링크 필터링
  • pySCENIC 파이프라인 연계, AnnData → DataFrame 변환, 재현성을 위한 시드 관리

이런 분께 추천

  • 단일세포/벌크 전사체 데이터로 조절 네트워크를 만드는 생물정보학 연구자
  • pySCENIC 기반 regulon 분석의 첫 단계(공발현 모듈 추론)를 자동화하려는 분
  • 수만 개 세포 규모 데이터를 Dask로 분산 처리해야 하는 분

활용 예시

  1. "scrna_counts.tsv로 GRNBoost2 네트워크를 추론하고 importance 0.5 이상만 저장해줘" → 시드 고정 스크립트 생성 및 실행 안내
  2. "human_tfs.txt의 전사인자만 사용해서 벌크 RNA-seq 네트워크를 만들어줘" → load_tf_names + tf_names 인자 활용 코드 제공
  3. "control/treatment 조건별로 네트워크를 각각 뽑아 비교하고 싶다" → 조건 루프 + 시드 3개 합의(consensus) 분석 코드 제안

· · · 설치 가이드 · · ·

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/arboreto 폴더를 내 ~/.claude/skills/arboreto/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git /tmp/sas && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/sas/skills/arboreto ~/.claude/skills/

제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 열고 스킬을 보관할 위치로 이동합니다.
  2. 저장소를 복제합니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 스킬 폴더를 Claude Code 스킬 경로에 복사합니다: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/arboreto ~/.claude/skills/
  4. 파이썬 환경에 라이브러리를 설치합니다: uv pip install arboreto (또는 conda install -c bioconda arboreto)
  5. Claude Code를 다시 시작하고 "arboreto로 GRN을 추론해줘"처럼 요청하면 스킬이 활성화됩니다.
  6. 스크립트를 실행할 때는 반드시 if __name__ == '__main__': 블록 안에서 호출하세요(Dask 프로세스 생성 때문).