bio-epitranscriptomics-m6anet-analysis:Nanopore direct RNA m6A detection ,支持 m6Anet 深度学习。
bio-imaging-mass-cytometry-interactive-annotation
维护者 FreedomIntelligence · 最近更新 2026年4月1日
bio-imaging-mass-cytometry-interactive-annotation:Interactive cell type annotation ,用于 IMC data。 Covers napari-based annotation,marker-guided labeling,training data generation,、 annotation validation。 适合在manually annotating cell types ,用于 training classifiers 或 validating automated phenotyping results时使用。
原始来源
FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills
https://github.com/FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills/tree/main/skills/bio-imaging-mass-cytometry-interactive-annotation
- 维护者
- FreedomIntelligence
- 许可
- MIT
- 最近更新
- 2026年4月1日
技能摘要
来自 SKILL.md 的关键信息
核心说明
- Python:napari.Viewer() ,支持 label layer ,用于 interactive annotation。
- Manually annotate cell types in my IMC data" → Interactively label cells ,使用 napari visualization ,支持 marker overlays ,用于 training classifiers 或 validating automated phenotyping results. Python:napari.Viewer() ,支持 label layer ,用于 interactive annotation。
- image_stack = io.imread('imc_image.tiff') # (C,H,W) 分割_mask = io.imread('cell_分割.tiff')。
原始文档
SKILL.md 摘录
Napari-Based Annotation
import napari
import numpy as np
from skimage import io
import pandas as pd
## Add channels as separate layers for visualization
channel_names = ['CD45', 'CD3', 'CD68', 'panCK', 'DNA']
for i, name in enumerate(channel_names):
viewer.add_image(image_stack[i], name=name, visible=False, colormap='gray', blending='additive')
## Add segmentation
viewer.add_labels(segmentation_mask, name='Cells')
适用场景
- 适合在manually annotating cell types ,用于 training classifiers 或 validating automated phenotyping results时使用。
不适用场景
- Do not rely on this catalog entry alone ,用于 installation 或 maintenance details。
上游相关技能
- cell-segmentation - Generate cell masks for annotation
- phenotyping - Automated phenotyping as alternative
- spatial-analysis - Use annotations for spatial analysis
- quality-metrics - QC annotated data
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