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Scanpy 단일세포 분석

scRNA-seq 데이터를 QC부터 클러스터링·마커 유전자·세포 유형 주석까지 한 번에 처리하는 Scanpy 워크플로 스킬.

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

무엇을 해주나

Scanpy 기반 단일세포 RNA 시퀀싱(scRNA-seq) 분석의 전 과정을 Claude가 대신 수행하도록 안내하는 스킬입니다.

  • 품질관리(QC): 세포/유전자 필터링, 미토콘드리아 비율 확인, Scrublet 더블릿 검출
  • 전처리: 정규화, log1p, 고변동 유전자(HVG) 선택, 스케일링
  • 차원 축소·군집화: PCA → 이웃 그래프 → UMAP/t-SNE, Leiden 클러스터링(다중 resolution)
  • 배치 보정: harmony / bbknn / combat 통합
  • 마커·주석: rank_genes_groups 결과 CSV 저장, 클러스터→세포 유형 매핑, 유전자 시그니처 스코어링
  • 후속 분석: pseudobulk 집계(pydeseq2 연계), 서브셋 추출, 논문용 그림 생성
  • R 상호운용: Seurat/SingleCellExperiment .rds 파일을 .h5ad로 변환하는 런북 포함

scripts/ 폴더의 CLI 스크립트들이 모두 .h5ad를 입출력하도록 설계돼 있어 단계별로 체인 실행하거나 run_pipeline.py 한 줄로 끝낼 수도 있습니다.

이런 분께 추천

  • 단일세포 전사체 데이터를 반복적으로 분석하는 생명정보학 연구자·대학원생
  • 10x Genomics 출력물이나 h5ad 파일을 빠르게 탐색해야 하는 분
  • Seurat(R) 환경에서 Python/Scanpy로 넘어오려는 분
  • 재현 가능한 파이프라인(설정 JSON, 중간 체크포인트)이 필요한 분

활용 예시

  1. 원클릭 파이프라인: "raw.h5ad를 QC부터 Leiden 군집화, 마커 유전자까지 처리해줘" → python scripts/run_pipeline.py raw.h5ad -o processed.h5ad --resolution 0.5 --scrublet
  2. 다중 샘플 통합: 샘플별 배치 효과가 있는 데이터에 --batch-key sample --batch-method harmony를 적용해 통합 UMAP 생성
  3. Seurat 파일 이관: 협업자에게 받은 pbmc.rds를 references/r_interop.md 절차로 .h5ad로 변환한 뒤 Scanpy에서 재분석
  4. 논문용 그림: python scripts/plot.py ann.h5ad --kind dotplot --genes CD3D CD14 --groupby cell_type로 dotplot 생성

· · · 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/scanpy 폴더를 내 ~/.claude/skills/scanpy/ 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/scanpy ~/.claude/skills/

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

  1. 사전 준비: Python 3.12 이상이 설치돼 있는지 확인합니다(python --version). scanpy 1.12는 3.11 이하를 지원하지 않습니다.
  2. Scanpy 설치: 터미널에서 uv pip install "scanpy[leiden]" (또는 pip install "scanpy[leiden]")을 실행합니다. [leiden]은 클러스터링에 필요한 igraph/leidenalg를 함께 설치합니다.
  3. 저장소 복제: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  4. 스킬 디렉터리 생성 및 복사: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/scanpy ~/.claude/skills/
  5. 구조 확인: ~/.claude/skills/scanpy/ 안에 SKILL.md, scripts/, references/, assets/가 모두 있는지 확인합니다. scripts/_common.py는 반드시 함께 있어야 합니다.
  6. Claude Code 재시작: 새 세션을 열고 "scanpy로 이 h5ad 파일 QC 해줘"처럼 요청하면 스킬이 자동 활성화됩니다.
  7. 동작 테스트: python ~/.claude/skills/scanpy/scripts/inspect_data.py your_data.h5ad로 데이터 요약이 출력되는지 확인합니다.
  8. (선택) R 파일 사용 시: .rds 변환이 필요하면 references/r_interop.md의 안내에 따라 R과 zellkonverter/SeuratDisk를 설치합니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT