Single-Cell RNA-seq QC

Geautomatiseerde scverse-stijl QC voor .h5ad/.h5 single-cell data met MAD-gebaseerde filtering en diagnostische plots.

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

Getest · Werkt ★ 9.6/10

Single-Cell RNA-seq QC — Geautomatiseerde scverse-stijl QC voor .h5ad/.h5 single-cell data met MAD-gebaseerde filtering en diagnostische plots.

Wat het doet

Voert een volledige single-cell RNA-seq QC pipeline uit (scripts/qc_analysis.py) of exposeert modulaire functies (qc_core.py, qc_plotting.py) volgens scverse best practices: MAD-gebaseerde adaptieve outlier detectie op counts/genes/mitochondrial%, genfiltering, en voor/na diagnostische visualisaties. Activeert op QC, filtering, of scverse/scanpy best-practice verzoeken voor .h5ad of 10X .h5 bestanden.

Testrapport

Voerde scripts/qc_analysis.py end-to-end uit op een synthetisch 300-cel AnnData bestand: het leidde automatisch MAD drempelwaarden af, markeerde 45 outlier cellen (15%), en schreef 3 echte diagnostische PNG's plus gefilterde en QC-geannoteerde h5ad outputs — een fixed-threshold baseline script produceerde alleen een gefilterd bestand met nul visualisaties en geen adaptieve redenering.

Getest op: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installatie

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

Commando's en voorbeeldprompts

/single-cell-rna-qcGeautomatiseerde scverse-stijl QC voor .h5ad/.h5 single-cell data met MAD-gebaseerde filtering en diagnostische plots.

Skills reageren op gewone verzoeken — geen commando's om te onthouden. Na installatie activeren prompts zoals deze de skill (in het Engels):

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

Volledig rapport (Engels) →