FlowIO – Đọc/ghi tệp FCS

Làm được gì

Cung cấp cho Claude quy trình chính xác để làm việc ở mức thấp với tệp Flow Cytometry Standard (FCS) qua FlowIO 1.4.0.

• Đọc tệp FCS 2.0 / 3.0 / 3.1; kiểm tra HEADER, TEXT, ANALYSIS và metadata của từng kênh
• Trích xuất dữ liệu event thành mảng NumPy dạng (số event, số kênh), phân biệt rõ preprocess=True và preprocess=False
• Đọc tệp cũ chứa nhiều dataset trong một file ($NEXTDATA)
• Tạo, sao chép hoặc xuất bản ẩn danh tệp FCS 3.1 list-mode bằng create_fcs() / write_fcs()
• Dùng script kèm theo scripts/inspect_fcs.py để liệt kê và thống kê tệp, hoàn toàn cục bộ, không cần mạng

Tài liệu nêu rõ các bẫy dễ sai: khóa TEXT bị chuẩn hóa về chữ thường và bỏ dấu $; as_array(preprocess=True) KHÔNG phải bù trừ (compensation) hay biến đổi logicle. Với compensation, gating hay workspace FlowJo, nên dùng FlowKit.

Dành cho ai

• Nhà nghiên cứu và kỹ sư tin sinh xử lý dữ liệu flow cytometry
• Người phân tích dữ liệu muốn chuyển tệp FCS từ máy đo sang pandas hoặc pipeline machine learning
• Ai từng gặp lỗi parse do offset sai, định dạng lệch của nhà sản xuất, hoặc tệp nhiều dataset
• Nhóm cần loại bỏ thông tin nhận dạng (mẫu, đối tượng, người vận hành) trước khi chia sẻ dữ liệu

Ví dụ sử dụng

1. Kiểm kê nhanh tệp lớn: "Đọc chỉ metadata các tệp FCS trong thư mục này và lập bảng thiết bị, ngày đo, nhãn kênh" → dùng only_text=True và script inspector, không nạp event.
2. Chuyển sang DataFrame/CSV: "Đọc sample.fcs với tiền xử lý và lưu CSV với tên cột là nhãn kênh" → ghép as_array(preprocess=True) với pnn_labels.
3. Xuất bản ẩn danh: "Tạo bản sao đã xóa thông tin nhận dạng rồi đọc lại để kiểm tra số event và số kênh khớp" → write_fcs(metadata={...}) kèm kiểm tra round-trip.

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