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CELLxGENE Census 데이터 쿼리

2억 개 이상의 공개 단일세포·공간 전사체 데이터를 다운로드 없이 코드로 바로 조회·분석하게 해주는 스킬입니다.

데이터·분석고급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 8/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

CZ CELLxGENE Census는 표준화된 공개 단일세포 및 공간 전사체 데이터를 버전 단위로 모아둔 대규모 저장소입니다. 이 스킬은 Claude가 cellxgene-census Python API를 올바르게 사용해 전체 데이터셋을 내려받지 않고도 필요한 조각만 뽑아오도록 안내합니다.

  • 세포 유형·조직·질병·실험기법·기증자 등 표준 메타데이터 기반 필터링
  • 원시 유전자 발현 행렬을 AnnData로 가져오기, 대용량은 out-of-core 처리
  • 데이터셋 목록·요약 카운트·원본 H5AD 다운로드 링크 조회
  • 사전 계산된 임베딩, 공간 전사체(spatial) 데이터 접근
  • Scanpy 연동, TileDB-SOMA-ML을 이용한 PyTorch 학습 파이프라인
  • is_primary_data == True 필터, 버전 고정 등 재현성 베스트 프랙티스와 트러블슈팅 가이드

이런 분께 추천

  • 단일세포 RNA-seq을 다루는 생명정보학 연구자·대학원생
  • 여러 공개 데이터셋을 교차 비교해 참조 아틀라스를 만들고 싶은 분
  • 수백만 셀 규모 데이터로 세포 유형 분류 모델을 학습하려는 ML 엔지니어
  • 자체 데이터가 아닌 "공개 레퍼런스"가 필요한 분 (내 로컬 데이터 분석은 scanpy/scvi-tools 사용 권장)

활용 예시

  1. "폐 조직의 세포 유형 분포를 알려줘" → get_obs로 메타데이터만 가져와 value_counts()로 세포 유형별 개수를 요약합니다.
  2. "COVID-19 환자 T세포에서 CD4/CD8A 발현을 비교해줘" → 메타데이터 탐색 후 필요한 유전자와 세포만 좁혀 AnnData로 로드하고 Scanpy로 분석합니다.
  3. "폐·간·뇌의 대식세포 차이를 찾아줘" → 조직 교차 쿼리로 데이터를 모아 rank_genes_groups로 조직별 특이 유전자를 도출합니다.

· · · 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/cellxgene-census 폴더를 내 ~/.claude/skills/cellxgene-census/ 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 && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/cellxgene-census ~/.claude/skills/

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

  1. 터미널을 열고 Python 3.10~3.12 환경이 준비되어 있는지 확인합니다 (python --version).
  2. 저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 스킬 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. 스킬을 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/cellxgene-census ~/.claude/skills/
  5. Python 패키지를 설치합니다: uv pip install "cellxgene-census==1.17.*" (공간 데이터가 필요하면 uv pip install "cellxgene-census[spatial]==1.17.*" "spatialdata[extra]>=0.2.5")
  6. Claude Code를 다시 시작하고 "CELLxGENE Census에서 폐 조직 세포 유형을 조회해줘"처럼 요청하면 스킬이 활성화됩니다.
  7. 공개 데이터는 인증이 필요 없지만 네트워크 연결과 충분한 메모리(대용량 쿼리 시)가 필요합니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT