scanpy
✓Analyse de séquençage d'ARN unicellulaire. Chargez les données .h5ad/10X, QC, normalisation, PCA/UMAP/t-SNE, clustering Leiden, gènes marqueurs, annotation de type cellulaire, trajectoire, pour l'analyse scRNA-seq.
Installation
SKILL.md
Scanpy is a scalable Python toolkit for analyzing single-cell RNA-seq data, built on AnnData. Apply this skill for complete single-cell workflows including quality control, normalization, dimensionality reduction, clustering, marker gene identification, visualization, and trajectory analysis.
The AnnData object is the core data structure in scanpy:
Refer to references/plottingguide.md for comprehensive visualization examples.
Analyse de séquençage d'ARN unicellulaire. Chargez les données .h5ad/10X, QC, normalisation, PCA/UMAP/t-SNE, clustering Leiden, gènes marqueurs, annotation de type cellulaire, trajectoire, pour l'analyse scRNA-seq. Source : ovachiever/droid-tings.
Faits (prêts à citer)
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
- Commande d'installation
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill scanpy- Source
- ovachiever/droid-tings
- Catégorie
- {}Analyse de Données
- Vérifié
- ✓
- Première apparition
- 2026-02-01
- Mis à jour
- 2026-02-18
Réponses rapides
Qu'est-ce que scanpy ?
Analyse de séquençage d'ARN unicellulaire. Chargez les données .h5ad/10X, QC, normalisation, PCA/UMAP/t-SNE, clustering Leiden, gènes marqueurs, annotation de type cellulaire, trajectoire, pour l'analyse scRNA-seq. Source : ovachiever/droid-tings.
Comment installer scanpy ?
Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill scanpy Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor
Où se trouve le dépôt source ?
https://github.com/ovachiever/droid-tings
Détails
- Catégorie
- {}Analyse de Données
- Source
- skills.sh
- Première apparition
- 2026-02-01