pydeseq2
✓差次的遺伝子発現解析 (Python DESeq2)。 RNA-seq 解析のために、バルク RNA-seq カウント、Wald テスト、FDR 補正、火山/MA プロットから DE 遺伝子を特定します。
SKILL.md
PyDESeq2 is a Python implementation of DESeq2 for differential expression analysis with bulk RNA-seq data. Design and execute complete workflows from data loading through result interpretation, including single-factor and multi-factor designs, Wald tests with multiple testing correction, optional apeGLM shrinkage, and integration with pandas and AnnData.
For users who want to perform a standard differential expression analysis:
Important: Shrinkage affects only the log2FoldChange values, not the statistical test results (p-values remain unchanged). Use shrunk values for visualization but report unshrunken p-values for significance.
差次的遺伝子発現解析 (Python DESeq2)。 RNA-seq 解析のために、バルク RNA-seq カウント、Wald テスト、FDR 補正、火山/MA プロットから DE 遺伝子を特定します。 ソース: ovachiever/droid-tings。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill pydeseq2- カテゴリ
- {}データ分析
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
pydeseq2 とは？
差次的遺伝子発現解析 (Python DESeq2)。 RNA-seq 解析のために、バルク RNA-seq カウント、Wald テスト、FDR 補正、火山/MA プロットから DE 遺伝子を特定します。 ソース: ovachiever/droid-tings。
pydeseq2 のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill pydeseq2 インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/ovachiever/droid-tings
詳細
- カテゴリ
- {}データ分析
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01