# tooluniverse-single-cell

Скилл для анализа single-cell RNA-seq на scanpy и anndata: загрузка h5ad, QC-фильтрация, кластеризация, аннотация типов клеток.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 338 установок · ★ 1759
- Автор: mims-harvard
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/mims-harvard/ToolUniverse/tree/HEAD/skills/tooluniverse-single-cell/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-single-cell

## Что делает

Скилл ведёт агента по всему конвейеру scRNA-seq: читает h5ad, 10X и CSV-матрицы, считает метрики качества (`n_genes_by_counts`, `total_counts`, `pct_counts_mt`, `pct_counts_ribo`), нормализует данные, строит PCA, UMAP и t-SNE, кластеризует через Leiden или Louvain, ищет маркерные гены и аннотирует типы клеток. Есть и анализ псевдовремени.

Перед повторным анализом скилл требует проверить папку с данными: исполненные ноутбуки, готовые таблицы результатов, канонические скрипты. Если они есть — читает их и цитирует как ответ. Пересчёт с сырых данных даёт другие числа и заметно медленнее, так что это не формальность.

QC здесь не пропускают. Двойники, ambient RNA и пустые капли искажают картину: дублеты выглядят как промежуточные состояния, а загрязнение размазывает маркеры по кластерам. Скилл честно останавливается, если scanpy не установлен, вместо того чтобы выдумывать метрики. Понадобятся `scanpy`, `anndata`, `leidenalg`, `umap-learn`; для батч-коррекции — `harmonypy`, для обогащения — `gseapy`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-single-cell -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/tooluniverse-single-cell/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/tooluniverse-single-cell/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-single-cell -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/tooluniverse-single-cell/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-single-cell -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/tooluniverse-single-cell/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install mims-harvard/ToolUniverse tooluniverse-single-cell
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/tooluniverse-single-cell/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-single-cell -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/mims-harvard/ToolUniverse --path skills/tooluniverse-single-cell
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/tooluniverse-single-cell/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-single-cell -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/mims-harvard/ToolUniverse/tree/HEAD/skills/tooluniverse-single-cell/SKILL.md

## Когда брать
- посчитать метрики QC и отсеять клетки по порогам
- найти двойники через Scrublet или scDblFinder
- снизить размерность и построить UMAP
- сгруппировать клетки методом Leiden
- определить маркерные гены для каждого кластера

## Примеры запросов агенту
- Загрузи h5ad и посчитай QC-метрики по митохондриальному проценту
- Сделай нормализацию, PCA и кластеризацию Leiden, потом найди маркерные гены
- Проверь, есть ли в папке уже готовые результаты, прежде чем считать заново

## Похожие
- [single-cell-rna-qc](https://affpapa.org/nevibecode/skills/single-cell-rna-qc.md) — скилл · 2400 установок
- [scanpy](https://affpapa.org/nevibecode/skills/scanpy.md) — скилл · 1900 установок
- [cellxgene-census](https://affpapa.org/nevibecode/skills/cellxgene-census.md) — скилл · 1900 установок
- [ngs-scrna-seq](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ngs-scrna-seq.md) — скилл · 2 установки
- [start](https://affpapa.org/nevibecode/skills/anthropics-start.md) — скилл · 4900 установок
- [cellxgene-skill](https://affpapa.org/nevibecode/skills/cellxgene-skill.md) — скилл · 13 установок

Из того же набора: [mims-harvard/tooluniverse](https://affpapa.org/nevibecode/by/mims-harvard/tooluniverse.md) — 55 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md