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

Phân tích biểu hiện gen khác biệt với PyDESeq2

Skill hướng dẫn thực hiện trọn quy trình phân tích biểu hiện gen khác biệt cho bulk RNA-seq bằng PyDESeq2: thiết kế công thức, kiểm định Wald, hiệu chỉnh FDR, co giãn LFC và trực quan hóa.

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

Làm được gì

  • Chạy toàn bộ pipeline DESeq2 trong Python: size factors → ước lượng dispersion → khớp GLM → kiểm định Wald → hiệu chỉnh Benjamini-Hochberg.
  • Hỗ trợ công thức thiết kế formulaic (~batch + condition), thiết kế nhiều yếu tố, số hạng tương tác và khai báo contrast rõ ràng.
  • Kèm mã lọc gen ít đọc, xếp hạng gen ý nghĩa, biểu đồ volcano/MA, xuất kết quả CSV và H5AD.
  • Có script CLI scripts/run_deseq2_analysis.py để xử lý theo lô, cùng mục khắc phục lỗi thường gặp (sai chiều ma trận, lệch tên mẫu, ma trận thiết kế không đủ hạng).

Phù hợp với ai

  • Nhà nghiên cứu, học viên cao học làm tin sinh học với dữ liệu bulk RNA-seq.
  • Người muốn chuyển workflow DESeq2 từ R sang Python.
  • Người cần kiểm soát hiệu ứng lô (batch) và biến đồng thời trong thiết kế nhiều yếu tố.

Ví dụ sử dụng

  1. "Phân tích treated vs control từ counts.csv và metadata.csv" → sinh code từ lọc dữ liệu đến đếm số gen có ý nghĩa.
  2. "Hiệu chỉnh hiệu ứng batch" → lệnh CLI với --design "~batch + condition" và quy tắc thứ tự biến trong công thức.
  3. "Không có gen nào ý nghĩa" → code kiểm tra phân bố dispersion, size factors và phân bố p-value để chẩn đoán.

· · · 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/pydeseq2/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/pydeseq2 từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/pydeseq2/ 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/pydeseq2 ~/.claude/skills/

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

  1. Kiểm tra Python từ 3.11 trở lên: python --version
  2. Cài thư viện: uv pip install pydeseq2==0.5.4 (thêm matplotlib seaborn nếu cần vẽ biểu đồ).
  3. Clone repo skill: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  4. Copy skill vào Claude Code: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/pydeseq2 ~/.claude/skills/
  5. Kiểm tra thư mục ~/.claude/skills/pydeseq2/ có đủ references/ và scripts/.
  6. Khởi động lại Claude Code và yêu cầu ví dụ: "Dùng PyDESeq2 phân tích biểu hiện gen khác biệt".
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT