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omicverse/omicclaw

O SkillsMP coletou 16 skills de omicverse/omicclaw. Abra uma skill para revisar a origem e os detalhes.

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2 categorias ocupacionais · 100% classificado

Mostrando 16 de 16 skills coletadas.

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Bulk RNA-seq batch correction with pyComBat: remove batch effects from merged cohorts, export corrected matrices, and benchmark visualizations.

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Bulk RNA-seq DEG pipeline: gene ID mapping, DESeq2 normalization, statistical testing, volcano plots, and pathway enrichment in OmicVerse.

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PyDESeq2 differential expression: ID mapping, DE testing, fold-change thresholding, and GSEA enrichment visualization in OmicVerse.

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Turn bulk RNA-seq cohorts into synthetic single-cell datasets using omicverse's Bulk2Single workflow for cell fraction estimation, beta-VAE generation, and quality control comparisons against reference scRNA-seq.

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Extend scRNA-seq developmental trajectories with BulkTrajBlend by generating intermediate cells from bulk RNA-seq, training beta-VAE and GNN models, and interpolating missing states.

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WGCNA co-expression network: soft-threshold, module detection, eigengenes, hub genes, and trait correlation in OmicVerse.

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Gene set enrichment analysis with correct geneset format handling. Critical guidance for loading pathway databases and running enrichment in OmicVerse.

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Cell type annotation: SCSA, MetaTiME, CellVote consensus, CellMatch, GPTAnno, weighted KNN label transfer in OmicVerse.

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CellPhoneDB v5 ligand-receptor analysis, cell-cell communication networks, and CellChat-style visualization in OmicVerse.

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Single-cell clustering (Leiden, Louvain, scICE, GMM), batch correction (Harmony, scVI, BBKNN, Combat), topic modeling, and cNMF in OmicVerse.

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Single-cell QC, normalization, HVG detection, PCA, neighbor graph, UMAP/tSNE embedding pipelines in OmicVerse (CPU/GPU).

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Map scRNA-seq atlases onto spatial transcriptomics slides using omicverse's Single2Spatial workflow for deep-forest training, spot-level assessment, and marker visualisation.

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Spatial transcriptomics: Visium/HD, Stereo-seq, Slide-seq preprocessing (crop, rotate, cellpose), deconvolution (Tangram, cell2location, Starfysh), clustering (GraphST, STAGATE), integration, trajectory, communication.

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TCGA bulk RNA-seq preprocessing with pyTCGA: GDC sample sheets, expression archives, clinical metadata, Kaplan-Meier survival analysis, and annotated AnnData export.

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Foundation model workflows: scGPT, Geneformer, UCE, CellPLM cell embedding, annotation, integration via ov.fm unified API. 22 models.

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