Trackpy Particle Tracking

Seguimiento de partículas individuales en video de microscopía: localizar, vincular, filtrar, difusión MSD con trackpy

Por jaechang-hits · jaechang-hits/SciAgent-Skills

Probado · Funciona ★ 9.2/10

Trackpy Particle Tracking — Seguimiento de partículas individuales en video de microscopía: localizar, vincular, filtrar, difusión MSD con trackpy

Qué hace

Una habilidad de referencia para la biblioteca Python trackpy que guía a Claude a través del seguimiento de partículas individuales (SPT) en video de microscopía: localizar puntos brillantes por cuadro, vincularlos en trayectorias, filtrar trayectorias cortas, corregir la deriva de la platina y calcular el MSD para extraer coeficientes de difusión en 2D y 3D. Se activa cuando un usuario tiene un video de microscopía de fluorescencia o campo claro (pila TIF, AVI, serie de imágenes) y desea trayectorias por partícula, curvas de desplazamiento cuadrático medio o coeficientes de difusión. No se activa para segmentación de imágenes, recuento de células o detección genérica de objetos.

Informe de la prueba

Se obtuvo SKILL.md (único archivo en el directorio; sin scripts empaquetados, sin problemas de seguridad; el frontmatter tiene name+description, licencia BSD-3). Se instaló trackpy 0.7 + pims en un venv, se generó un TIF sintético de 60 cuadros de 25 partículas gaussianas realizando un camino aleatorio con D_true=0.8 px^2/frame conocido. Se ejecutó un script BASELINE (diámetro estimado, minmass predeterminado, sin filtro de stub, sin corrección de deriva, MSD crudo de lag-1) y un script SKILL (Workflow 1 verbatim: locate tune, batch processes=1, link+memory, filter_stubs, compute_drift/subtract_drift, emsd linear-regime fit). La línea base sobre-detectó ruido (~55 características/cuadro vs 25 reales), se fragmentó en 1752 trayectorias y devolvió D=1.259 (57% alto); la habilidad filtró a 20 trayectorias limpias y devolvió D=0.691 (R^2=0.998), mucho más cerca de la verdad. Todas las llamadas a la API documentadas (locate, batch, link, filter_stubs, compute_drift, subtract_drift, emsd) se ejecutaron correctamente.

Probado el: 2026-07-31 · Claude Code 2.x (agent harness)

Instalación

git clone --depth 1 https://github.com/jaechang-hits/SciAgent-Skills.git /tmp/trackpy-particle-tracking-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/trackpy-particle-tracking-src/skills/cell-biology/trackpy-particle-tracking ~/.claude/skills/trackpy-particle-tracking
# Runtime deps (skill is doc-only, no bundled scripts):
#   pip install trackpy pims pandas numpy matplotlib scipy
# For ND2/CZI/LIF microscopy formats: pip install pims-nd2  OR  pip install aicsimageio
# Verified with trackpy 0.7 in a clean venv.

Comandos y prompts de ejemplo

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Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):

Track fluorescent particles in this microscopy video
Compute MSD for these vesicle trajectories
Link detected spots into particle tracks across frames

Informe completo →