数据与复现生物信息与基因组学FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills数据与复现

bio-workflows-cytometry-pipeline

维护者 FreedomIntelligence · 最近更新 2026年4月1日

Flow/mass cytometry: QC → gating → clustering → differential.

OpenClawNanoClaw分析处理复现实验bio-workflows-cytometry-pipeline🧠 bioos extended suitebioos extended bioinformatics suiteflow

原始来源

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills

https://github.com/FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills/tree/main/skills/bio-workflows-cytometry-pipeline

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

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核心说明

panel <- data.frame( fcs_colname = c('FSC- '，'SSC- '，'CD45'，'CD3'，'CD4'，'CD8'，'CD19'，'CD14'，'CD56'，'HLA-DR'，'Ki67'，'IFNg')，antigen = c('FSC'，'SSC'，'CD45'，'CD3'，'CD4'，'CD8'，'CD19'，'CD14'，'CD56'，'HLA-DR'，'Ki67'，'IFNg')，marker_class = c('none'，'none'，'type'，'type'，'type'，'type'，'type'，'type'，'type'，'type'，'state'，'state') )。
md <- data.frame( file_name = list.files('data/'，pattern = '\\.fcs$')，sample_id = paste0('Sample'，1：8)，condition = rep(c('Control'，'Treatment')，each = 4)，patient_id = rep(paste0('Patient'，1：4)，2) )。
cat('Loading'，nrow(md)，'FCS files...\n')。

原始文档

SKILL.md 摘录

Complete R Workflow (CATALYST)

library(CATALYST)
library(diffcyt)
library(SingleCellExperiment)
library(flowCore)
library(ggplot2)

## === 2. LOAD AND PREPARE DATA ===

fcs_files <- file.path('data', md$file_name)
fs <- read.flowSet(fcs_files)

## Apply compensation if stored in FCS

fs_comp <- compensate(fs, spillover(fs[[1]]))

适用场景

Use bio-workflows-cytometry-pipeline ，用于 genomics 、 bioinformatics workflows。
Apply bio-workflows-cytometry-pipeline to sequencing，variant，或 omics analysis tasks。