Trackpy Particle Tracking

Śledzenie pojedynczych cząstek w wideo mikroskopowym: lokalizacja, łączenie, filtrowanie, dyfuzja MSD z trackpy

Autor: jaechang-hits · jaechang-hits/SciAgent-Skills

Testowano · Działa ★ 9.2/10

Trackpy Particle Tracking — Śledzenie pojedynczych cząstek w wideo mikroskopowym: lokalizacja, łączenie, filtrowanie, dyfuzja MSD z trackpy

Co robi ten skill

Referencyjna umiejętność dla biblioteki Python trackpy, która prowadzi Claude przez śledzenie pojedynczych cząstek (SPT) w mikroskopii wideo: lokalizowanie jasnych punktów na klatkę, łączenie ich w trajektorie, filtrowanie krótkich ścieżek, korygowanie dryfu stolika i obliczanie MSD w celu ekstrakcji współczynników dyfuzji w 2D i 3D. Uruchamia się, gdy użytkownik ma wideo mikroskopowe fluorescencyjne lub jasnego pola (TIF stack, AVI, image series) i chce trajektorie poszczególnych cząstek, krzywe średniego kwadratowego przemieszczenia lub współczynniki dyfuzji. Nie uruchamia się dla segmentacji obrazu, liczenia komórek ani ogólnego wykrywania obiektów.

Raport z testu

Pobrano SKILL.md (jedyny plik w katalogu; brak bundled scripts, brak security smells; frontmatter ma name+description, license BSD-3). Zainstalowano trackpy 0.7 + pims w venv, wygenerowano syntetyczny 60-klatkowy TIF 25 cząstek Gaussa wykonujących random walk ze znanym D_true=0.8 px^2/frame. Uruchomiono script BASELINE (zgadnięta średnica, domyślna minmass, brak stub filter, brak drift correction, surowe lag-1 MSD) i script SKILL (Workflow 1 verbatim: locate tune, batch processes=1, link+memory, filter_stubs, compute_drift/subtract_drift, emsd linear-regime fit). Baseline nadmiernie wykrył szum (~55 features/frame vs 25 rzeczywistych), rozfragmentował na 1752 tracks i zwrócił D=1.259 (57% za wysoko); umiejętność przefiltrowała do 20 czystych tracks i zwróciła D=0.691 (R^2=0.998), znacznie bliżej prawdy. Wszystkie udokumentowane API calls (locate, batch, link, filter_stubs, compute_drift, subtract_drift, emsd) wykonano poprawnie.

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

Instalacja

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.

Komendy i przykładowe prompty

/trackpy-particle-trackingŚledzenie pojedynczych cząstek w wideo mikroskopowym: lokalizacja, łączenie, filtrowanie, dyfuzja MSD z trackpy

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

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

Pełny raport →