Claude Skill MartKhám phá skillSkill là gì?
 
← Về danh sách

Scanpy - Phân tích tế bào đơn

Bộ kỹ năng chạy toàn bộ quy trình scRNA-seq bằng Scanpy: từ QC, chuẩn hóa, giảm chiều, phân cụm đến tìm marker và chú giải loại tế bào.

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 thực hiện trọn vẹn quy trình phân tích RNA-seq tế bào đơn (scRNA-seq) dựa trên Scanpy.

  • Kiểm soát chất lượng: lọc tế bào/gen, kiểm tra tỉ lệ ty thể, phát hiện doublet bằng Scrublet
  • Tiền xử lý: chuẩn hóa, log1p, chọn gen biến thiên cao (HVG), scale/regress
  • Giảm chiều & phân cụm: PCA → đồ thị lân cận → UMAP/t-SNE, phân cụm Leiden ở nhiều độ phân giải
  • Hiệu chỉnh batch: harmony / bbknn / combat
  • Marker & chú giải: rank_genes_groups, xuất CSV theo nhóm, ánh xạ cụm → loại tế bào, chấm điểm chữ ký gen
  • Phân tích tiếp theo: gộp pseudobulk cho pydeseq2, trích tập con, vẽ hình chất lượng xuất bản
  • Tương tác với R: chuyển đổi tệp Seurat/SingleCellExperiment .rds sang .h5ad

Các script trong scripts/ đều nhận và xuất .h5ad nên có thể nối chuỗi từng bước, hoặc chạy run_pipeline.py một lệnh duy nhất.

Phù hợp với ai

  • Nhà nghiên cứu, học viên cao học ngành tin sinh học làm việc thường xuyên với dữ liệu tế bào đơn
  • Người cần khám phá nhanh dữ liệu 10x Genomics hoặc tệp h5ad
  • Người đang chuyển từ Seurat (R) sang Scanpy (Python)
  • Ai cần pipeline tái lập được (config JSON, lưu điểm kiểm tra trung gian)

Ví dụ sử dụng

  1. Chạy một lệnh: "Xử lý raw.h5ad từ QC đến phân cụm Leiden và tìm marker" → python scripts/run_pipeline.py raw.h5ad -o processed.h5ad --resolution 0.5 --scrublet
  2. Tích hợp nhiều mẫu: dữ liệu có hiệu ứng batch theo mẫu, dùng --batch-key sample --batch-method harmony để có UMAP hợp nhất
  3. Chuyển từ Seurat: nhận pbmc.rds từ đồng nghiệp, làm theo references/r_interop.md để chuyển sang .h5ad rồi phân tích lại trong Scanpy
  4. Hình cho bài báo: python scripts/plot.py ann.h5ad --kind dotplot --genes CD3D CD14 --groupby cell_type

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

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

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

  1. Kiểm tra môi trường: chạy python --version, cần Python 3.12 trở lên (scanpy 1.12 không hỗ trợ ≤3.11).
  2. Cài Scanpy: uv pip install "scanpy[leiden]" hoặc pip install "scanpy[leiden]" — phần [leiden] cài kèm igraph và leidenalg cần cho phân cụm.
  3. Tải kho mã: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  4. Sao chép kỹ năng: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/scanpy ~/.claude/skills/
  5. Kiểm tra cấu trúc: trong ~/.claude/skills/scanpy/ phải có SKILL.md, scripts/, references/, assets/; đặc biệt giữ nguyên scripts/_common.py.
  6. Khởi động lại Claude Code, mở phiên mới và yêu cầu ví dụ "dùng scanpy để QC tệp h5ad này".
  7. Chạy thử: python ~/.claude/skills/scanpy/scripts/inspect_data.py du_lieu.h5ad để xem bản tóm tắt dữ liệu.
  8. (Tùy chọn) Nếu dùng tệp R: cài R cùng zellkonverter/SeuratDisk theo hướng dẫn trong references/r_interop.md.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT