bio-single-cell-cell-annotation
CellTypist、scPred、SingleR、Azimuthなどのリファレンスベース手法を用いた自動細胞型アノテーション機能です。参照データセットとの比較により、細胞タイプの一貫性のある再現可能なラベリングを実現します。複数の検証済みアルゴリズムに対応しており、様々な生物学的条件やデータセットに対して堅牢な細胞分類を提供します。
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Automated cell type annotation using reference-based methods including CellTypist, scPred, SingleR, and Azimuth for consistent, reproducible cell labeling.
SKILL.md 本文
自動細胞型注釈
CellTypist (Python)
import celltypist
import scanpy as sc
adata = sc.read_h5ad('adata_processed.h5ad')
# 利用可能なモデルをリスト表示
celltypist.models.models_description()
# モデルをダウンロード
celltypist.models.download_models(model='Immune_All_Low.pkl')
# モデルを読み込む
model = celltypist.models.Model.load(model='Immune_All_Low.pkl')
# 細胞型を予測
predictions = celltypist.annotate(adata, model=model, majority_voting=True)
# 予測結果をadataに追加
adata = predictions.to_adata()
# 予測結果にアクセス
adata.obs['cell_type_celltypist'] = adata.obs['majority_voting']
adata.obs['cell_type_confidence'] = adata.obs['co
...
詳細情報
- 作者
- majiayu000
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/5/9
Source: https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry-data / ライセンス: unknown
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