Claude Skill MartKhám phá skillCâu dùng ngayHọc qua videoDùng terminalSkill là gì?
 
← Về danh sách

Truy vấn dữ liệu CELLxGENE Census

Kỹ năng hướng dẫn Claude truy vấn và phân tích dữ liệu single-cell/spatial công khai quy mô hơn 200 triệu tế bào từ CZ CELLxGENE Census mà không cần tải toàn bộ dataset.

Dữ liệu · Phân tíchNâng cao★ 33,030⑂ 3,248Điểm AI 8/10Cập nhật lần cuối: 9 thg 8, 2026

Kỹ năng làm được gì

  • Sinh code dùng API cellxgene_census để lấy metadata tế bào và slice biểu hiện gene theo loại tế bào, mô, bệnh, assay, người hiến.
  • Trả về AnnData cho truy vấn nhỏ/vừa, hoặc chuyển sang xử lý out-of-core bằng axis_query() khi dữ liệu quá lớn.
  • Áp dụng các quy tắc thực hành tốt: ghim census_version để tái lập, luôn lọc is_primary_data == True, chỉ chọn cột cần thiết, kiểm tra presence matrix xem gene có được đo hay không.
  • Bao gồm workflow cho dữ liệu spatial, tích hợp Scanpy, huấn luyện PyTorch qua TileDB-SOMA-ML và hợp nhất nhiều dataset.
  • Có mục xử lý sự cố: truy vấn quá lớn, lỗi bộ nhớ, tế bào trùng, không tìm thấy gene, lệch phiên bản.

Phù hợp với ai

  • Nhà nghiên cứu, học viên cao học làm tin sinh học single-cell / spatial transcriptomics.
  • Người muốn so sánh dữ liệu của mình với atlas tham chiếu công khai.
  • Kỹ sư ML muốn huấn luyện bộ phân loại loại tế bào trên hàng triệu tế bào.

Ví dụ sử dụng

  1. "Cho tôi phân bố loại tế bào ở phổi người" → chỉ truy vấn metadata bằng get_obs rồi tóm tắt value_counts().
  2. "Lấy biểu hiện CD4/CD8A ở tế bào T của bệnh nhân COVID-19" → quy trình hai bước khám phá rồi truy vấn, chỉ tải các gene cần.
  3. "So sánh đại thực bào ở phổi, gan và não" → truy vấn liên mô rồi dùng Scanpy rank_genes_groups để tìm gene khác biệt.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Dùng thử ngay, không cần cài

Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/cellxgene-census/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.

↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/cellxgene-census từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/cellxgene-census/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/cellxgene-census ~/.claude/skills/

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Chuẩn bị môi trường Python 3.10–3.12 (chưa hỗ trợ 3.13).
  2. Clone repo: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. Sao chép thư mục kỹ năng: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/cellxgene-census ~/.claude/skills/
  4. Cài thư viện: uv pip install "cellxgene-census==1.17.*" (thêm [spatial] cho dữ liệu spatial, thêm tiledbsoma-ml nếu huấn luyện mô hình).
  5. Khởi động lại Claude Code và thử yêu cầu: "Truy vấn các loại tế bào trong phổi người từ CELLxGENE Census".
  6. Dữ liệu Census công khai không cần khóa xác thực, nhưng hãy đếm số tế bào trước khi tải để tránh cạn RAM.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT