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FlowIO FCS 파일 리더/라이터

유세포분석 FCS 2.0/3.0/3.1 파일의 메타데이터와 이벤트 데이터를 읽고, FCS 3.1로 안전하게 저장하도록 Claude를 안내하는 스킬.

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

무엇을 해주나

FlowIO 1.4.0을 이용해 Flow Cytometry Standard(FCS) 파일을 저수준에서 다루는 방법을 Claude에게 정확히 알려줍니다.

  • FCS 2.0 / 3.0 / 3.1 파일 읽기, HEADER·TEXT·ANALYSIS·채널 메타데이터 점검
  • 이벤트 데이터를 (이벤트 수, 채널 수) 형태의 NumPy 배열로 추출 (preprocess=True/False 의미 구분)
  • $NEXTDATA를 쓰는 레거시 다중 데이터셋 파일 읽기
  • create_fcs() / write_fcs()로 FCS 3.1 list-mode 파일 생성·복사·비식별화 내보내기
  • 번들 스크립트 scripts/inspect_fcs.py로 네트워크 없이 파일 인벤토리 및 통계 산출

또한 TEXT 키가 소문자·$ 제거 형태로 정규화된다는 점, as_array(preprocess=True)가 보정(compensation)이나 logicle 변환이 아니라는 점 등 실수하기 쉬운 규칙을 "금지 사항" 목록으로 못박아 둡니다. 보정·게이팅·FlowJo 워크스페이스 작업은 FlowKit을 쓰라고 명시합니다.

이런 분께 추천

  • 유세포분석 데이터를 파이프라인에서 전처리하는 연구자·바이오인포매틱스 엔지니어
  • 장비에서 나온 FCS 파일을 pandas/ML 파이프라인으로 옮기고 싶은 데이터 분석가
  • 벤더 포맷 결함, 오프셋 오류, 다중 데이터셋 파일 때문에 파싱이 깨진 경험이 있는 사용자
  • 샘플·피험자 식별자가 담긴 메타데이터를 비식별화해서 공유해야 하는 팀

활용 예시

  1. 대용량 파일 사전 점검 — "이 폴더의 FCS 파일들을 메타데이터만 읽어 장비명, 획득일, 채널 라벨 표로 정리해줘" → only_text=True + 인스펙터 스크립트로 이벤트 로딩 없이 인벤토리 생성.
  2. NumPy/pandas 변환 — "sample.fcs를 전처리된 배열로 읽고 채널명을 컬럼으로 하는 DataFrame으로 CSV 저장해줘" → as_array(preprocess=True) 결과를 pnn_labels와 매핑.
  3. 비식별 FCS 재작성 — "원본 메타데이터의 식별 정보를 제거한 사본을 만들고, 다시 읽어 이벤트 수·채널 수가 같은지 검증해줘" → write_fcs(metadata={...}) 후 라운드트립 검증.

· · · 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/flowio 폴더를 내 ~/.claude/skills/flowio/ 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 && cp -r scientific-agent-skills/skills/flowio ~/.claude/skills/flowio

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

  1. 터미널을 열고 Claude Code가 설치된 상태인지 확인합니다.
  2. 스킬 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 스킬 폴더를 Claude 스킬 디렉터리로 복사합니다: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/flowio ~/.claude/skills/flowio
  4. Python 패키지 관리자 uv를 준비합니다(미설치 시): curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  5. FlowIO를 설치합니다: uv pip install "flowio==1.4.0" (Python 3.9~3.13 필요)
  6. 설치 확인: uv run python -c "import flowio; print(flowio.__version__)" → 1.4.0 출력.
  7. Claude Code를 다시 시작하고 "FCS 파일 메타데이터를 확인해줘"처럼 요청하면 스킬이 자동으로 사용됩니다.
  8. (선택) 번들 인스펙터를 직접 써보려면 uv run --no-project --with "flowio==1.4.0" python ~/.claude/skills/flowio/scripts/inspect_fcs.py sample.fcs --help
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