Guía de canalización validada por dominio para el análisis de datos de imágenes de calcio: corrección de movimiento, extracción de ROI, corrección de neuropilos, inferencia de picos y control de calidad
Instala rápidamente el skill de IA calcium imaging analysis guide en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos
Fuente: haoxuanlithuai/awesome_cognitive_and_neuroscience_skills.
This skill encodes expert methodological knowledge for analyzing calcium imaging data from fluorescent genetically encoded calcium indicators (GECIs). It covers the domain-specific decisions that a general-purpose programmer or data scientist would get wrong without specialized training in optical neurophysiology: choosing deconvolution parameters based on indicator kinetics, correcting neuropil contamination, han...
This skill was generated by AI from academic literature. All parameters, thresholds, and citations require independent verification before use in research. If you find errors, please open an issue.
Motion correction must precede all other analysis. Uncorrected motion creates false transients and blurs cellular signals.
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npx skills add https://github.com/haoxuanlithuai/awesome_cognitive_and_neuroscience_skills --skill calcium imaging analysis guideBrowse more skills from haoxuanlithuai/awesome_cognitive_and_neuroscience_skills
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Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/haoxuanlithuai/awesome_cognitive_and_neuroscience_skills --skill calcium imaging analysis guide Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw
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