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

DeepSpot-M Phiên mã không gian ảo

Skill hướng dẫn dùng DeepSpot-M để dự đoán biểu hiện gen không gian (~19k gen mã hóa protein) từ các tile ảnh mô học H&E.

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

Làm được gì

  • Hướng dẫn Claude sử dụng DeepSpot-M: đưa vào tile H&E 224x224 px ở độ phóng đại ~20x (~0.5 µm/pixel) và nhận về giá trị biểu hiện gen theo đơn vị log1p-CPM.
  • Truy vấn gen bằng ký hiệu HGNC thay vì panel cố định, phủ khoảng 19.000 gen mã hóa protein (kể cả gen chưa xuất hiện trong huấn luyện).
  • Giải thích năm nguồn embedding gen (evo2, orthrus, prott5, scgpt, apertus) và cách chọn cho từng phân tích.
  • Cung cấp mẫu code thực tế: hàm kiểm tra kích thước tile, import trễ kèm thông báo lỗi rõ ràng, vòng lặp suy luận theo batch cho cả slide và lắp ghép thành AnnData.

Dành cho ai

  • Nhà nghiên cứu tin sinh học, bệnh học số và học viên cao học làm về spatial transcriptomics.
  • Nhóm muốn suy ra biểu hiện gen từ cohort slide lưu trữ mà không có assay không gian tương ứng.
  • Kỹ sư ML muốn thêm kênh biểu hiện vào pipeline bệnh học chỉ dựa trên hình thái.
  • Lưu ý: giấy phép phi thương mại, cần được duyệt truy cập trọng số trên Hugging Face và có PyTorch (ưu tiên GPU CUDA).

Ví dụ sử dụng

  1. "Dự đoán biểu hiện EPCAM và CD3D cho tile này" → sinh code tiền xử lý bằng image_processor rồi gọi predict_genes.
  2. "Tile toàn bộ slide bằng histolab rồi tạo bản đồ biểu hiện" → viết vòng lặp giữ tọa độ tile, gộp batch bằng torch.stack, tạo ma trận tile×gen và lưu vào AnnData.
  3. "So sánh kết quả giữa nguồn scgpt và prott5" → gợi ý script chạy cùng bộ tile qua hai nguồn embedding.

· · · 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/deepspot-m/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/deepspot-m từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/deepspot-m/ 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/deepspot-m ~/.claude/skills/

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

  1. Mở terminal và clone repo skill: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  2. Tạo thư mục skill: mkdir -p ~/.claude/skills
  3. Sao chép skill này: cp -r scientific-agent-skills/skills/deepspot-m ~/.claude/skills/
  4. Dùng Python 3.10–3.13 và cài PyTorch phù hợp với phiên bản CUDA của bạn trước.
  5. Cài package: uv pip install deepspotm==1.0.0
  6. Truy cập https://huggingface.co/ratschlab/DeepSpotM và xin quyền tải trọng số, chờ được duyệt.
  7. Sau khi được duyệt, chạy huggingface-cli login để lưu token (một lần cho mỗi máy).
  8. Khởi động lại Claude Code và thử yêu cầu: "Dùng DeepSpot-M dự đoán biểu hiện gen cho tile này".
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT