SkillProof tested Claude skills

Single-Cell RNA-seq QC

Automatisert scverse-stil QC for .h5ad/.h5 single-cell data med MAD-basert filtrering og diagnostiske plott.

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

Bestått ★ 9.6/10

Single-Cell RNA-seq QC — Automatisert scverse-stil QC for .h5ad/.h5 single-cell data med MAD-basert filtrering og diagnostiske plott.

Hva den gjør

Kjører en full single-cell RNA-seq QC-pipeline (scripts/qc_analysis.py) eller eksponerer modulære funksjoner (qc_core.py, qc_plotting.py) i tråd med scverse beste praksis: MAD-basert adaptiv uteliggerdeteksjon på counts/gener/mitokondriell%, genfiltrering, og før/etter diagnostiske visualiseringer. Utløses ved QC, filtrering, eller scverse/scanpy beste praksis-forespørsler for .h5ad eller 10X .h5 filer.

Testrapport

Kjørte scripts/qc_analysis.py ende-til-ende på en syntetisk 300-celle AnnData-fil: den auto-utledet MAD-terskler, flagget 45 uteligger-celler (15%), og skrev 3 ekte diagnostiske PNG-er pluss filtrerte og QC-annoterte h5ad-utdata — et fast-terskel baseline-skript produserte kun en filtrert fil uten visualiseringer og ingen adaptiv resonnement.

Testet på: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installer

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

Kommandoer og eksempelprompter

  • /single-cell-rna-qcAutomatisert scverse-stil QC for .h5ad/.h5 single-cell data med MAD-basert filtrering og diagnostiske plott.

Skills utløses av vanlige forespørsler — ingen kommandoer å huske. Etter installasjonen aktiverer prompter som disse skillen (på engelsk):

  • 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

Full rapport →