Single-Cell RNA-seq QC

QC automatisé de style scverse pour les données unicellulaires .h5ad/.h5 avec filtrage basé sur le MAD et tracés de diagnostic.

par biocontext-ai · biocontext-ai/skill-to-mcp

Testé · Fonctionne ★ 9.6/10

Single-Cell RNA-seq QC — QC automatisé de style scverse pour les données unicellulaires .h5ad/.h5 avec filtrage basé sur le MAD et tracés de diagnostic.

Ce que fait

Exécute un pipeline complet de QC RNA-seq unicellulaire (scripts/qc_analysis.py) ou expose des fonctions modulaires (qc_core.py, qc_plotting.py) suivant les meilleures pratiques scverse : détection adaptative d'outliers basée sur le MAD sur les counts/genes/mitochondrial%, filtrage de gènes, et visualisations de diagnostic avant/après. Se déclenche sur les demandes de QC, de filtrage ou de meilleures pratiques scverse/scanpy pour les fichiers .h5ad ou 10X .h5.

Rapport de test

J'ai exécuté scripts/qc_analysis.py de bout en bout sur un fichier AnnData synthétique de 300 cellules : il a auto-dérivé les seuils MAD, signalé 45 cellules aberrantes (15%), et écrit 3 vrais PNG de diagnostic ainsi que des sorties h5ad filtrées et annotées QC — un script de base à seuil fixe n'a produit qu'un fichier filtré sans aucune visualisation et sans raisonnement adaptatif.

Testé le: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

git clone https://github.com/biocontext-ai/skill-to-mcp
cd skill-to-mcp
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r skills/single-cell-rna-qc ~/.claude/skills/single-cell-rna-qc

Commandes et exemples de prompts

/single-cell-rna-qcQC automatisé de style scverse pour les données unicellulaires .h5ad/.h5 avec filtrage basé sur le MAD et tracés de diagnostic.

Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :

Run MAD-based QC filtering on my h5ad single-cell dataset
Flag low-count and MT-heavy cells in this AnnData file
Generate diagnostic QC plots for my scRNA-seq data

Rapport complet →