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PyDESeq2 차등발현 분석

벌크 RNA-seq 카운트 데이터로 DESeq2 차등발현 분석을 처음부터 끝까지 수행하게 해주는 스킬입니다.

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

무엇을 해주나

PyDESeq2(파이썬판 DESeq2)를 이용한 벌크 RNA-seq 차등발현(DE) 분석의 전 과정을 Claude가 대신 설계하고 실행합니다.

  • 카운트 행렬/메타데이터 로딩, 방향(샘플×유전자) 정정, 저발현 유전자 필터링
  • formulaic 설계식(~condition, ~batch + condition, 교호작용 항)과 참조 수준 지정
  • 크기 인자·분산 추정·GLM 적합 후 Wald 검정, Benjamini-Hochberg FDR 보정
  • apeGLM LFC 축소(shrinkage)를 통한 랭킹·시각화 보정
  • 볼케이노 플롯, MA 플롯, p-value 분포 등 품질 점검 그래프
  • 결과 CSV 및 이식 가능한 AnnData(H5AD) 저장, scripts/run_deseq2_analysis.py CLI로 배치 실행

설계 행렬 랭크 부족, 인덱스 불일치, 유의 유전자 0개 같은 흔한 오류의 진단·해결 절차도 문서화되어 있습니다.

이런 분께 추천

  • R DESeq2 워크플로를 파이썬 파이프라인으로 옮기려는 생물정보 연구자
  • 배치 효과·공변량을 포함한 다인자 설계를 다뤄야 하는 실험 분석가
  • 여러 데이터셋을 동일한 기준으로 반복 분석해야 하는 코어 시설/랩

활용 예시

  1. "counts.csv와 metadata.csv로 treated vs control 차등발현 분석하고 padj<0.05, |log2FC|>1 유전자 목록을 뽑아줘"
  2. "배치 효과가 의심돼. ~batch + condition 설계로 다시 돌리고 교란 여부를 crosstab으로 확인해줘"
  3. "결과로 볼케이노 플롯과 MA 플롯을 300dpi PNG로 저장하고, LFC 축소 후 상위 20개 유전자를 표로 정리해줘"

· · · 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/pydeseq2 폴더를 내 ~/.claude/skills/pydeseq2/ 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/scientific-agent-skills && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/scientific-agent-skills/skills/pydeseq2 ~/.claude/skills/

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

  1. 터미널을 열고 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  2. 스킬 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  3. 이 스킬만 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/pydeseq2 ~/.claude/skills/
  4. 파이썬 3.11 이상 환경을 준비한 뒤 의존성을 설치합니다: uv pip install pydeseq2==0.5.4 matplotlib seaborn
  5. Claude Code를 재시작하고 "pydeseq2 스킬로 RNA-seq 차등발현 분석해줘"처럼 요청하면 스킬이 활성화됩니다.
  6. 카운트 파일(유전자×샘플)과 메타데이터 파일의 샘플명이 정확히 일치하는지 먼저 확인하세요.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT