단일세포 RNA-seq 세포 타입 주석 가이드

무엇을 해주나

• 단일세포 RNA-seq 데이터의 세포 타입 주석(cell type annotation) 워크플로를 표준화합니다.
• 마커 기반(Scanpy/Seurat), 자동 분류(CellTypist), 레퍼런스 라벨 전이(scArches/scANVI/Azimuth/SingleR) 세 접근법의 선택 기준을 결정 트리와 표로 제시합니다.
• QC → 마커 확인 → 자동 도구 검증 → 레퍼런스 정교화 순의 4단계 워크플로와 실제 파이썬 코드 예시를 제공합니다.
• 더블렛 클러스터, 앰비언트 RNA, 소규모 클러스터 과해석, 레퍼런스 불일치, 세포 상태와 타입 혼동 등 7가지 대표적 함정과 회피법을 정리합니다.
• 면역/상피/스트로마 계열의 핵심 마커 유전자 목록과 최종 검증 체크리스트를 포함합니다.

이런 분께 추천

• scRNA-seq 데이터를 직접 분석하는 생물정보학 연구자·대학원생
• Scanpy/Seurat로 클러스터링까지는 했지만 라벨 붙이기가 막막한 분
• 자동 주석 도구 결과를 어떻게 검증해야 하는지 기준이 필요한 분
• 논문용 주석 근거와 신뢰도를 문서화해야 하는 분

활용 예시

1. "PBMC 15만 셀 데이터인데 어떤 주석 전략이 맞을까?" → 결정 트리에 따라 CellTypist 자동 주석 + 마커 dot plot 교차검증 절차를 제시.
2. "leiden 클러스터 7번에 CD3D와 CD14가 같이 나온다" → 더블렛 가능성 진단, Scrublet 재실행과 클러스터 제거 절차 안내.
3. "제브라피시 데이터에 인간 레퍼런스를 쓰려는데 괜찮나?" → 종간 레퍼런스 불일치 위험 경고와 오솔로그 매핑 기반 수동 마커 접근 제안.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/jaechang-hits/SciAgent-Skills/HEAD/legacy/single-cell-annotation/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 jaechang-hits/SciAgent-Skills 의 legacy/single-cell-annotation 폴더를 내 ~/.claude/skills/single-cell-annotation/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.