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scVelo RNA 속도 분석

단일세포 RNA-seq의 스플라이싱 동역학으로 세포 상태 전이 방향과 잠재시간을 추정하는 scVelo 워크플로 스킬.

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

무엇을 해주나

  • 미성숙(unspliced) / 성숙(spliced) mRNA 비율을 이용해 세포별 RNA velocity를 계산하고, UMAP 위에 방향 화살표·스트림 플롯으로 표시합니다.
  • stochastic, deterministic, dynamical 세 가지 모델을 상황에 맞게 선택하도록 안내하고, dynamical 모델로 잠재시간(latent time)과 유전자별 전사·스플라이싱·분해 속도(fit_alpha/beta/gamma)를 추정합니다.
  • rank_velocity_genes, velocity_confidence, PAGA 궤적 그래프까지 이어지는 하류 분석 코드와, AnnData에 추가되는 결과 필드 표를 제공합니다.
  • scVelo 0.3에서 filter_and_normalize가 log 변환·HVG 선택을 더 이상 하지 않는 변화, pandas<3 / numpy<2 호환 이슈 같은 실전 함정을 미리 알려줍니다.

이런 분께 추천

  • 발달·분화 과정(조혈, 신경 발생, EMT 등)의 방향성을 스냅샷 데이터로 추정해야 하는 단일세포 연구자
  • Scanpy/scVI로 클러스터링·UMAP까지는 했지만 궤적의 방향을 붙이고 싶은 분
  • velocyto·STARsolo·alevin-fry로 spliced/unspliced 카운트를 이미 확보한 분석 파이프라인 담당자

활용 예시

  1. "velocyto.loom과 processed.h5ad를 병합해서 stochastic 모드로 빠르게 velocity 스트림 플롯 보여줘" → 병합·전처리·moments 계산까지 한 번에 진행.
  2. "dynamical 모델로 latent time을 구하고 fit_likelihood 상위 300개 유전자 히트맵을 그려줘" → recover_dynamics 이후 heatmap 코드까지 생성.
  3. "화살표가 무작위로 보이는데 뭐가 문제인지 점검해줘" → n_neighbors 조정, spliced/unspliced 레이어 뒤바뀜 확인 등 트러블슈팅 체크리스트 적용.

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

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

  1. 터미널을 열고 스킬을 둘 작업 폴더로 이동합니다.
  2. 저장소를 복제합니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 스킬 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. 이 스킬만 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/scvelo ~/.claude/skills/
  5. 파이썬 환경에 의존성을 설치합니다: uv pip install scvelo scanpy anndata (dynamical 모델을 쓸 때는 pandas<3, stochastic 추정기는 numpy<2 제약을 확인하세요).
  6. Claude Code를 재시작한 뒤 "scvelo로 RNA velocity 분석해줘"처럼 요청하면 스킬이 활성화됩니다.
  7. 분석 전 AnnData에 layers['spliced'], layers['unspliced'], obsm['X_umap']이 있는지 print(adata)로 먼저 확인하세요.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT