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Neuropixels 분석 (SpikeInterface)

Neuropixels 세포외 기록을 로딩부터 스파이크 소팅·품질지표·유닛 큐레이션까지 SpikeInterface로 한 번에 처리하는 스킬입니다.

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

무엇을 해주나

Neuropixels 1.0/2.0 고밀도 전극 기록 데이터를 SpikeInterface 기반으로 end-to-end 분석하도록 Claude를 안내합니다.

  • 데이터 로딩: SpikeGLX(.ap.bin/.meta), Open Ephys, NWB 스트림 확인 및 읽기
  • 전처리: highpass 필터, 불량 채널 탐지·제거, phase_shift(NP 1.0 ADC 보정), common median reference
  • 드리프트 점검·보정: peak 검출/위치추정, drift raster 시각화, correct_motion 프리셋(dredge, nonrigid_fast_and_accurate 등)
  • 스파이크 소팅: Kilosort4(GPU), SpykingCircus2·Tridesclous2·Mountainsort5(CPU), Docker 컨테이너 소터
  • 후처리·품질지표: SortingAnalyzer, waveform/template/correlogram, SNR·ISI violation·presence ratio·amplitude cutoff
  • 큐레이션: Allen/IBL 임계값 쿼리, Hugging Face UnitRefine 모델 기반 분류(noise vs neural, SUA vs MUA), 애매한 유닛에 대한 AI 시각 검토
  • 내보내기: Phy, PNG 리포트, NWB, CSV 지표 테이블

번들 스크립트(scripts/*.py)와 편집용 템플릿(assets/analysis_template.py), 주제별 상세 레퍼런스 문서가 함께 제공됩니다.

이런 분께 추천

  • Neuropixels 프로브로 in vivo 전기생리 실험을 하는 신경과학 연구자·대학원생
  • 스파이크 소팅 파이프라인을 표준화하고 재현 가능하게 만들고 싶은 랩
  • 수동 Phy 큐레이션 부담을 자동/모델 기반 큐레이션으로 줄이고 싶은 분
  • SpikeInterface API를 처음 익히며 Allen/IBL 관행을 따라가고 싶은 분

활용 예시

  1. 첫 기록 점검: "이 SpikeGLX 폴더의 스트림과 채널, 길이, 불량 채널을 알려줘" → explore_recording.py로 요약 후 앞 60초만 슬라이스해 빠르게 검증.
  2. 전체 파이프라인 실행: "Kilosort4로 소팅하고 Allen 기준으로 큐레이션까지 해줘" → python scripts/neuropixels_pipeline.py /data output/ --sorter kilosort4 --curation allen 실행 및 결과 지표 해석.
  3. 경계선 유닛 판정: 품질지표가 애매한 유닛의 waveform·correlogram 그림을 생성해 Claude가 격리 품질을 코멘트하고, 최종적으로 Phy로 내보내 사람이 확인.

· · · 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/neuropixels-analysis 폴더를 내 ~/.claude/skills/neuropixels-analysis/ 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/neuropixels-analysis ~/.claude/skills/

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

  1. Python 3.10 이상이 설치되어 있는지 확인합니다 (python --version). GPU로 Kilosort4를 쓸 계획이면 CUDA 드라이버도 필요합니다.
  2. 스킬 저장소를 내려받습니다: 
    git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 스킬 폴더를 Claude Code 스킬 디렉터리로 복사합니다: 
    mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r scientific-agent-skills/skills/neuropixels-analysis ~/.claude/skills/
  4. 분석용 파이썬 환경을 만들고 핵심 패키지를 설치합니다: 
    uv pip install "spikeinterface[full]" probeinterface neo
  5. 필요한 소터를 추가 설치합니다: uv pip install kilosort(GPU) 또는 uv pip install mountainsort5(CPU).
  6. 모델 기반 큐레이션을 쓰려면 uv pip install huggingface_hub skops, AI 시각 큐레이션까지 쓰려면 uv pip install anthropic을 추가합니다.
  7. (선택) 프로그램적 비전 모델 호출용으로 셸에 export ANTHROPIC_API_KEY=...를 설정합니다. 키는 절대 코드에 하드코딩하지 마세요.
  8. Claude Code를 재시작하고 "Neuropixels 기록을 분석해줘"처럼 요청하면 스킬이 자동 활성화됩니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT