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SkillsMP ha recopilado 12 skills de BrainStOrmics/BIA-CellHashtag. Abre una skill para revisar su origen y sus detalles.
Mostrando 12 de 12 skills recopiladas.
DAG-MCTS for cell type annotation. Search space is a DAG (Merge + ReEmbed create multi-parent nodes). Uses P-UCT selection, Soft-Bellman backprop, confidence discounting, and transposition table. Per-iteration tree viz emitted as interactive HTML.
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Correct batch effects in single-cell data using Harmony, BBKNN, or ComBat.
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Query CellWiki knowledge base for marker genes, cell type ontologies, and tissue-specific cell type constraints.
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Find differentially expressed genes (markers) for clusters using wilcoxon, t-test, or logistic regression. Includes consensus markers and resolution scanning.
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Assess single-cell clustering quality using silhouette score, modularity, and phiclust. Returns recommendations to adjust resolution or accept current clustering.
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Load single-cell RNA-seq data from h5ad, rds, or 10x mtx formats into AnnData objects.
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Generate publication-quality UMAP/t-SNE embedding plots with Okabe-Ito color palette. Outputs PDF+PNG.
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Generate violin plots and dot plots for gene expression visualization across cell clusters.
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Generate marker gene heatmaps with hierarchical clustering dendrograms.
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Compute QC metrics, filter cells, detect doublets for single-cell RNA-seq data.
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Load spatial transcriptomics data from 10x Visium, Nanostring MERFISH, BGI Stereo-seq, and generic spatial formats.
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Infer cell trajectories using PAGA graph-based trajectory inference.
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