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Arboreto 유전자 조절 네트워크 추론

유전자 발현 데이터에서 GRNBoost2/GENIE3로 전사인자-표적 유전자 조절 네트워크를 추론하도록 Claude를 안내하는 스킬입니다.

데이터·분석고급★ 41,485⑂ 3,824AI 점수 8/10마지막 업데이트: 2026. 8. 31.

무엇을 해주나

  • Python 라이브러리 arboreto를 사용해 발현 행렬(세포/샘플 × 유전자)에서 유전자 조절 네트워크(GRN)를 추론하는 코드를 작성·실행하도록 도와줍니다.
  • GRNBoost2(빠른 그라디언트 부스팅)와 GENIE3(랜덤 포레스트) 중 상황에 맞는 알고리즘 선택 기준을 제시합니다.
  • Dask LocalCluster부터 원격 스케줄러까지 분산 컴퓨팅 설정, if __name__ == '__main__' 가드 같은 필수 주의사항을 알려줍니다.
  • 결과 DataFrame(TF, target, importance) 해석, 임계값 필터링, seed 기반 재현성/컨센서스 분석, pySCENIC 연동까지 다룹니다.

이런 분께 추천

  • 단일세포 또는 벌크 RNA-seq 데이터를 다루는 생물정보학 연구자·대학원생
  • pySCENIC 파이프라인의 GRN 추론 단계를 직접 제어하고 싶은 분
  • 대규모 발현 행렬을 다중 코어·클러스터로 확장해 계산하려는 분

활용 예시

  1. scrna_counts.tsv를 불러와 GRNBoost2로 네트워크를 추론하고 importance > 0.5 링크만 남겨 고신뢰 GRN을 저장.
  2. 인간 전사인자 목록(human_tfs.txt)으로 후보를 제한해 벌크 RNA-seq TPM 데이터의 TF-표적 네트워크 생성.
  3. control / treatment_24h / treatment_48h 조건별로 각각 네트워크를 만들어 조건 간 조절 관계 변화를 비교.

· · · 설치 가이드 · · ·

설치 없이 지금 한 번 써보기

아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/arboreto/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.

↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.

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 스킬 저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  2. 스킬 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  3. 해당 스킬만 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/arboreto ~/.claude/skills/
  4. ~/.claude/skills/arboreto 안에 SKILL.md, references/, scripts/가 있는지 확인합니다.
  5. 파이썬 환경에 라이브러리를 설치합니다: uv pip install arboreto (또는 conda install -c bioconda arboreto)
  6. Claude Code를 다시 시작하고 "arboreto로 내 발현 행렬에서 GRN을 추론해줘"처럼 요청하면 스킬이 활성화됩니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT