Trackpy Particle Tracking

Tracciamento di singole particelle in video di microscopia: localizzazione, collegamento, filtro, diffusione MSD con trackpy

di jaechang-hits · jaechang-hits/SciAgent-Skills

Promosso ★ 9.2/10

Trackpy Particle Tracking — Tracciamento di singole particelle in video di microscopia: localizzazione, collegamento, filtro, diffusione MSD con trackpy

Cosa fa

Una skill di riferimento per la libreria Python trackpy che guida Claude attraverso il tracciamento di singole particelle (SPT) in video di microscopia: localizzazione di punti luminosi per frame, collegamento in traiettorie, filtraggio di tracce corte, correzione della deriva del palco e calcolo dell'MSD per estrarre i coefficienti di diffusione in 2D e 3D. Si attiva quando un utente ha un video di microscopia a fluorescenza o a campo chiaro (stack TIF, AVI, serie di immagini) e desidera traiettorie per particella, curve di spostamento quadratico medio o coefficienti di diffusione. Non si attiva per la segmentazione di immagini, il conteggio di cellule o il rilevamento generico di oggetti.

Rapporto di test

Recuperato SKILL.md (unico file nella directory; nessun script in bundle, nessun problema di sicurezza; il frontmatter ha name+description, licenza BSD-3). Installato trackpy 0.7 + pims in un venv, generato un TIF sintetico di 60 frame di 25 particelle gaussiane che eseguono un random walk con D_true=0.8 px^2/frame noto. Eseguito uno script BASELINE (diametro indovinato, minmass predefinito, nessun filtro stub, nessuna correzione della deriva, MSD grezzo lag-1) e uno script SKILL (Workflow 1 verbatim: locate tune, batch processes=1, link+memory, filter_stubs, compute_drift/subtract_drift, emsd linear-regime fit). La baseline ha sovra-rilevato il rumore (circa 55 feature/frame vs 25 reali), frammentato in 1752 tracce e restituito D=1.259 (57% in eccesso); la skill ha filtrato a 20 tracce pulite e restituito D=0.691 (R^2=0.998), molto più vicino alla verità. Tutte le chiamate API documentate (locate, batch, link, filter_stubs, compute_drift, subtract_drift, emsd) eseguite correttamente.

Testato il: 2026-07-31 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installazione

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.

Comandi e prompt di esempio

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

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

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