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パイデセク2

差分遺伝子発現解析(Python DESeq2)。バルクRNA-seqカウントからDE遺伝子を特定し、Wald検定、FDR補正、ボルケーノプロット/MAプロットを使用したRNA-seq解析。

💻 Development✦プレミアム✦7 言語

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このスキルを選ぶ理由

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装備内容

中身

ファイル・タグ・3ステップのインストール

ソースリポジトリからスキルファイルをダウンロードまたはコピーします。
スキルファイルを Claude の skills ディレクトリ(~/.claude/skills/)に置きます。
Claude を再起動するかリロードコマンドを実行すると、スキルが自動で読み込まれます。
$ cp K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/pydeseq2/skill.md ~/.claude/skills/

ヒント: 初回使用の前にドキュメントとコードを読み、機能と必要な権限を確認してください。

関連タグ

#data-analysis#documentation#git#python#testing

技術情報

作成者
K-Dense-AI
カテゴリー
Development
ファイルサイズ
15.73 KB
ソースリポジトリ
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
ライセンス
MIT
メタデータ
YAMLメタデータを含む
GitHubソースを表示

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すべてのスキルはオープンソースコミュニティ由来で、原作者の権利を保持します。

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このスキルは、Pythonでアノテーション付きデータ行列を処理する場合、特に単一細胞ゲノミクス解析、メタデータとともに実験測定値を管理する場合、または大規模な生物学的データセットを処理する場合に使用されます。AnnDataオブジェクト、h5adファイル、単一細胞RNA-seqデータ、またはscanpy/scverseツールとの統合を含むタスクの場合に使用してください。

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