SkillProof tested Claude skills

Single-Cell RNA-seq QC

QC automatizzato in stile scverse per dati a singola cellula .h5ad/.h5 con filtraggio basato su MAD e plot diagnostici.

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

Promosso ★ 9.6/10

Single-Cell RNA-seq QC — QC automatizzato in stile scverse per dati a singola cellula .h5ad/.h5 con filtraggio basato su MAD e plot diagnostici.

Cosa fa

Esegue una pipeline completa di QC RNA-seq a singola cellula (scripts/qc_analysis.py) o espone funzioni modulari (qc_core.py, qc_plotting.py) seguendo le best practice scverse: rilevamento adattivo degli outlier basato su MAD su conteggi/geni/%mitocondriale, filtraggio genico e visualizzazioni diagnostiche prima/dopo. Si attiva su richieste di QC, filtraggio o best practice scverse/scanpy per file .h5ad o 10X .h5.

Rapporto di test

Ho eseguito scripts/qc_analysis.py end-to-end su un file AnnData sintetico di 300 cellule: ha derivato automaticamente le soglie MAD, ha segnalato 45 cellule outlier (15%) e ha scritto 3 veri PNG diagnostici più output h5ad filtrati e annotati QC — uno script baseline a soglia fissa ha prodotto solo un file filtrato con zero visualizzazioni e nessun ragionamento adattivo.

Testato il: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installazione

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

Comandi e prompt di esempio

  • /single-cell-rna-qcQC automatizzato in stile scverse per dati a singola cellula .h5ad/.h5 con filtraggio basato su MAD e plot diagnostici.

Gli skill si attivano con richieste in linguaggio naturale, senza comandi da ricordare. Dopo l'installazione, prompt come questi lo attivano (in inglese):

  • 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

Rapporto completo →