SkillProof tested Claude skills

Single-Cell RNA-seq QC

Zautomatyzowane QC w stylu scverse dla danych single-cell .h5ad/.h5 z filtrowaniem opartym na MAD i wykresami diagnostycznymi.

Autor: biocontext-ai · biocontext-ai/skill-to-mcp

Testowano · Działa ★ 9.6/10

Single-Cell RNA-seq QC — Zautomatyzowane QC w stylu scverse dla danych single-cell .h5ad/.h5 z filtrowaniem opartym na MAD i wykresami diagnostycznymi.

Co robi ten skill

Uruchamia pełny potok QC single-cell RNA-seq (scripts/qc_analysis.py) lub udostępnia modułowe funkcje (qc_core.py, qc_plotting.py) zgodnie z najlepszymi praktykami scverse: adaptacyjne wykrywanie wartości odstających oparte na MAD dla liczników/genów/procentów mitochondrialnych, filtrowanie genów i wizualizacje diagnostyczne przed/po. Wyzwalane na żądania QC, filtrowania lub najlepszych praktyk scverse/scanpy dla plików .h5ad lub 10X .h5.

Raport z testu

Uruchomiono scripts/qc_analysis.py od początku do końca na syntetycznym pliku AnnData z 300 komórkami: automatycznie wyznaczył progi MAD, oznaczył 45 komórek odstających (15%) i zapisał 3 rzeczywiste wykresy diagnostyczne PNG plus przefiltrowane i oznaczone QC dane wyjściowe h5ad — skrypt z ustalonym progiem wygenerował tylko przefiltrowany plik bez wizualizacji i bez adaptacyjnego rozumowania.

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

Instalacja

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

Komendy i przykładowe prompty

  • /single-cell-rna-qcZautomatyzowane QC w stylu scverse dla danych single-cell .h5ad/.h5 z filtrowaniem opartym na MAD i wykresami diagnostycznymi.

Skille uruchamiają się na zwykłe polecenia — bez komend do zapamiętania. Po instalacji aktywują go prompty takie jak te (po angielsku):

  • 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

Pełny raport →