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bioinformatics-singlecell
维护者 FreedomIntelligence · 最近更新 2026年4月1日
bioinformatics-singlecell：General single-cell bioinformatics：聚类，trajectory，cell communication。
原始来源
FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills
https://github.com/FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills/tree/main/skills/bioinformatics-singlecell
- 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
- import scanpy as sc import anndata as ad import scvi import muon as mu import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns。
- sc.settings.verbosity = 3 sc.settings.set_figure_params(dpi=100，frameon=False，figsize=(6，6))。
原始文档
SKILL.md 摘录
1. Load and QC
adata = sc.read_10x_mtx('path/to/filtered_feature_bc_matrix/') sc.pp.filter_cells(adata, min_genes=200) sc.pp.filter_genes(adata, min_cells=3) adata.var['mt'] = adata.var_names.str.startswith('MT-') sc.pp.calculate_qc_metrics(adata, qc_vars=['mt'], inplace=True) adata = adata[adata.obs.pct_counts_mt < 20, :]
2. Normalization & HVG
sc.pp.normalize_total(adata, target_sum=1e4) sc.pp.log1p(adata) sc.pp.highly_variable_genes(adata, n_top_genes=2000, batch_key='batch')
3. Dimensionality reduction
sc.pp.scale(adata, max_value=10) sc.tl.pca(adata, svd_solver='arpack') sc.pp.neighbors(adata, n_neighbors=15, n_pcs=40) sc.tl.umap(adata) sc.tl.leiden(adata, resolution=0.5)
适用场景
- Use bioinformatics-singlecell to prepare 论文级图表。
- Apply bioinformatics-singlecell when results need clear visual communication。
不适用场景
- Do not rely on this catalog entry alone ，用于 installation 或 maintenance details。
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