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Skills for Open-ST spatial transcriptomics data processing, from raw BCL files to spatially-resolved single-cell h5ad objects.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/aristoteleo/PantheonOS --skill openst-skills-indexコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
| id | openst_skills_index |
| name | OpenST Skills Index |
| description | Skills for Open-ST spatial transcriptomics data processing, from raw BCL files to spatially-resolved single-cell h5ad objects. |
Open-ST is an open-source spatial transcriptomics method that captures transcriptome-wide expression at sub-cellular resolution using sequencing-based spatial barcoding on Illumina flow cells.
Complete end-to-end computational workflow for processing Open-ST data, covering all 6 stages from raw data to analysis-ready objects.
Skill file: openst_computational.md
When to use:
Drive the user's Atrium desktop: open files in installed viewer apps (Viv bioimages, Vitessce/Spatial 3D omics, Mol* structures, IGV/Gosling genomics, Volume 3D, Cytoscape, MSA, PhyloTree, RDKit), read and steer ANY window — including ones the user opened — and call app backends.
Skills for opening and driving agent-controllable visualization components in the Pantheon UI sidebar — interactive viewers the agent can open, control, and read back. Viewers: Vitessce (spatial / single- cell omics), Viv (bioimage / microscopy), volume3d (3D image volumes — MIP/ISO), spatial3d (3D spatial transcriptomics), Mol*, IGV, Gosling, Cytoscape, MSA, RDKit, phylotree, plus agent-generated apps.
Panel design for DEVELOPING / dynamic systems (embryonic organs, differentiation, regeneration). The target experiment is usually a LATE / terminal stage, but the biology is a trajectory: terminal cell types are end-products of earlier lineage programs. A panel built from the target stage alone resolves terminal STATES but systematically misses the developmental REGULATORS that produced them. This workflow therefore uses TWO references — the target-stage dataset (cell-state resolution) and an independent EARLIER-stage reference (developmental origin) — combines them under an explicit budget split, and benchmarks on the target stage.
SOC 職業分類に基づく
