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Execute the MAD-based single-cell RNA-seq QC workflow (scripts + Python API) to filter low-quality cells and emit reports plus filtered AnnData files.
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/swaruplab/operon --skill scrna-qc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。
Install and run the BD Rhapsody™ Sequence Analysis Pipeline (v3.0) on a shared cluster or remote Linux server with no root and no container runtime. Covers the self-contained install bundle, reference archives, FASTQ manifests, per-library YML generation, SLURM array execution, outputs, sample-tag demultiplexing, and the failure modes that cost hours — wrong Sample_Tags_Version on nuclei runs, uncapped Maximum_Threads, node-local scratch, and pinning a stale `latest` bundle.
Advanced single-cell multi-omics analysis including scRNA-seq, scCITE-seq, scATAC-seq, and TARGET-seq. Use when analyzing single-cell data, cell type identification, trajectory analysis, differential expression, UMAP/clustering, integrating protein and RNA modalities (TotalVI), or working with Scanpy, Seurat, scvi-tools. Includes workflows for MPN, hematologic malignancies, megakaryocyte biology.
Detects differential alternative splicing between conditions using rMATS-turbo (binomial LRT on junction counts), leafcutter (Dirichlet-multinomial GLM on intron clusters), MAJIQ V3 deltapsi/HET (Bayesian posterior on LSVs), SUPPA2 (empirical-null on TPM-derived PSI), or Shiba (junction-imbalance-corrected, 2025 SOTA at low coverage). Reports FDR-corrected significance and delta PSI effect sizes. Tools differ in statistical model, annotation dependence, calibration regime, and replicate-count requirements. Use when comparing splicing patterns between treatment groups, tissues, or disease states.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | scrna-qc |
| display_name | scRNA-seq QC: Fast MAD Autopilot |
| description | Execute the MAD-based single-cell RNA-seq QC workflow (scripts + Python API) to filter low-quality cells and emit reports plus filtered AnnData files. |
| measurable_outcome | Produce filtered .h5ad files, before/after plots, and qc_summary.json within 20 minutes per dataset. |
| allowed-tools | ["read_file","run_shell_command"] |
.h5ad, 10x .h5, or 10x directory inputs; set mitochondrial/ribosomal patterns as needed.qc_analysis.py (CLI) or call qc_core helpers to compute metrics, apply MAD thresholds, and filter cells/genes.README.md, qc_core.py, qc_analysis.py, and qc_plotting.py for API usage and schema details.