計測機器データ to Allotrope コンバーター

計測機器ファイルを標準化された Allotrope Simple Model (ASM) 形式に変換します。LIMS アップロード、データレイク、またはデータエンジニアリングチームへのハンドオフに対応します。

注記：これはスキルの例です

このスキルは、スキルがデータエンジニアリングタスク（スキーマ変換の自動化、計測機器出力の解析、本番対応コードの生成）をどのようにサポートできるかを示しています。

組織に合わせてカスタマイズするには：

• references/ ファイルを変更して、企業固有のスキーマまたはオントロジーマッピングを含める
• MCP サーバーを使用して、スキーマを定義するシステムに接続する（例：LIMS、データカタログ、スキーマレジストリ）
• scripts/ を拡張して、独自形式の計測機器や社内データ標準に対応させる

このパターンは、形式間の変換や組織標準との検証が必要なあらゆるデータ変換ワークフローに適用できます。

ワークフロー概要

1. 計測機器タイプを検出 ファイルコンテンツから（自動検出またはユーザー指定）
2. ファイルを解析 allotropy ライブラリ（ネイティブ）または柔軟なフォールバックパーサーを使用
3. 出力を生成：
   • ASM JSON（完全なセマンティック構造）
   • フラット化CSV（2D表形式）
   • Python パーサーコード（データエンジニアへのハンドオフ用）
4. ファイルを配信 概要と使用方法の説明付き

不確定な場合： ASM へのフィールドマッピングに確信が持てない場合（例：これは生データか計算済みか？デバイス設定か環境条件か？）、ユーザーに説明を求めてください。references/field_classification_guide.md を参考にしてください。曖昧さが残る場合は、推測するのではなくユーザーに確認してください。

クイックスタート

# 最初に必要パッケージをインストール
pip install allotropy pandas openpyxl pdfplumber --break-system-packages

# コアの変換処理
from allotropy.parser_factory import Vendor
from allotropy.to_allotrope import allotrope_from_file

# allotropy で変換
asm = allotrope_from_file("instrument_data.csv", Vendor.BECKMAN_VI_CELL_BLU)

出力形式の選択

ASM JSON（デフォルト） - オントロジー URI 付きの完全なセマンティック構造

• 用途：ASM が必要な LIMS システム、データレイク、長期保存
• Allotrope スキーマに対して検証

フラット化CSV - 2D表形式

• 用途：クイック分析、Excel ユーザー、JSON をサポートしていないシステム
• 各測定値が1行となり、メタデータが繰り返される

両方 - 最大限の柔軟性のため両形式を生成

計算済みデータの処理

重要： 生測定値から計算済み/導出値を分離してください。

• 生データ → measurement-document（直接的な計測機器の読み取り値）
• 計算済みデータ → calculated-data-aggregate-document（導出値）

計算済み値は data-source-aggregate-document 経由でのトレーサビリティを含める必要があります：

"calculated-data-aggregate-document": {
  "calculated-data-document": [{
    "calculated-data-identifier": "SAMPLE_B1_DIN_001",
    "calculated-data-name": "DNA integrity number",
    "calculated-result": {"value": 9.5, "unit": "(unitless)"},
    "data-source-aggregate-document": {
      "data-source-document": [{
        "data-source-identifier": "SAMPLE_B1_MEASUREMENT",
        "data-source-feature": "electrophoresis trace"
      }]
    }
  }]
}

計測機器タイプ別の一般的な計算フィールド：

計測機器	計算フィールド
セルカウンター	Viability %、セル密度、希釈調整値
分光光度計	濃度（吸光度から）、260/280 比
プレートリーダー	標準曲線からの濃度、%CV
電気泳動	DIN/RIN、領域濃度、平均サイズ
qPCR	相対定量、変動倍率

生 vs 計算の分類について詳細なガイダンスは references/field_classification_guide.md を参照してください。

検証

ユーザーに配信する前に必ず ASM 出力を検証してください：

python scripts/validate_asm.py output.json
python scripts/validate_asm.py output.json --reference known_good.json  # 参照と比較
python scripts/validate_asm.py output.json --strict  # 警告をエラーとして扱う

検証ルール：

• Allotrope ASM 仕様に基づく（2024年12月）
• 最終更新：2026-01-07
• ソース：https://gitlab.com/allotrope-public/asm

ソフト検証アプローチ： 不明な技術、単位、またはサンプルロールは警告（エラーではなく）を生成し、前方互換性を許容します。2024年12月以降に Allotrope が新しい値を追加した場合、バリデーターはそれをブロックしません。手動確認用にフラグを立てます。厳密な検証が必要な場合は --strict モードを使用して警告をエラーとして扱ってください。

チェック内容：

• 正しいテクニックの選択（例：多成分プロファイリング vs プレートリーダー）
• フィールド命名規約（スペース区切り、ハイフンなし）
• 計算済みデータにトレーサビリティあり（data-source-aggregate-document）
• 測定値と計算済み値の一意の識別子が存在
• 必須メタデータの存在
• 有効な単位とサンプルロール（不明な値に対してはソフト検証）

サポートされている計測機器

完全なリストは references/supported_instruments.md を参照してください。主な計測機器：

カテゴリ	計測機器
セルカウント	Vi-CELL BLU、Vi-CELL XR、NucleoCounter
分光光度測定	NanoDrop One/Eight/8000、Lunatic
プレートリーダー	SoftMax Pro、EnVision、Gen5、CLARIOstar
ELISA	SoftMax Pro、BMG MARS、MSD Workbench
qPCR	QuantStudio、Bio-Rad CFX
クロマトグラフィー	Empower、Chromeleon

検出と解析戦略

Tier 1：ネイティブ allotropy 解析（推奨）

常に allotropy を最初に試してください。 利用可能なベンダーを直接確認：

from allotropy.parser_factory import Vendor

# サポートされているすべてのベンダーをリスト表示
for v in Vendor:
    print(f"{v.name}")

# 一般的なベンダー：
# AGILENT_TAPESTATION_ANALYSIS  (TapeStation XML 用)
# BECKMAN_VI_CELL_BLU
# THERMO_FISHER_NANODROP_EIGHT
# MOLDEV_SOFTMAX_PRO
# APPBIO_QUANTSTUDIO
# ... その他多数

ユーザーがファイルを提供したら、フォールバック解析に落とす前に allotropy がそれをサポートしているか確認してください。 scripts/convert_to_asm.py の自動検出は allotropy ベンダーのサブセットのみをカバーしています。

Tier 2：柔軟なフォールバック解析

allotropy が計測機器をサポートしていない場合のみ使用してください。 このフォールバック：

• calculated-data-aggregate-document を生成しない
• 完全なトレーサビリティを含まない
• 簡略化された ASM 構造を生成

柔軟パーサーを使用：

• カラム名のあいまいマッチング
• ヘッダーからの単位抽出
• ファイル構造からのメタデータ抽出

Tier 3：PDF 抽出

PDF のみのファイルの場合、pdfplumber を使用してテーブルを抽出し、Tier 2 解析を適用します。

解析前チェックリスト

カスタムパーサーを作成する前に、必ず以下を実施してください：

1. allotropy がサポートしているかチェック - サポート済みの場合はネイティブパーサーを使用
2. 参照 ASM ファイルを探す - references/examples/ をチェックするか、ユーザーに依頼
3. 計測機器固有ガイドを確認 - references/instrument_guides/ をチェック
4. 参照に対して検証 - validate_asm.py --reference <file> を実行

避けるべき一般的なミス

ミス	正しいアプローチ
Manifest をオブジェクトとして記述	URL 文字列を使用
小文字の検出タイプ	"absorbance" ではなく "Absorbance" を使用
"emission wavelength setting"	発光用には "detector wavelength setting" を使用
すべての測定を1つのドキュメントに	ウェル/サンプルロケーション別にグループ化
手順メタデータの欠落	測定ごとに ALL デバイス設定を抽出

データエンジニア向けコード出力

科学者が引き継ぎできるスタンドアロン Python スクリプトを生成：

# パーサーコードをエクスポート
python scripts/export_parser.py --input "data.csv" --vendor "VI_CELL_BLU" --output "parser_script.py"

エクスポートされたスクリプト：

• pandas/allotropy を超える外部依存なし
• インラインドキュメント付き
• Jupyter ノートブックで実行可能
• データパイプライン用の本番対応

ファイル構造

instrument-data-to-allotrope/
├── SKILL.md                          # このファイル
├── scripts/
│   ├── convert_to_asm.py            # メイン変換スクリプト
│   ├── flatten_asm.py               # ASM → 2D CSV 変換
│   ├── export_parser.py             # スタンドアロンパーサーコード生成
│   └── validate_asm.py              # ASM 出力品質を検証
└── references/
    ├── supported_instruments.md     # Vendor enum 付きの完全な計測機器リスト
    ├── asm_schema_overview.md       # ASM 構造のリファレンス
    ├── field_classification_guide.md # 異なるフィールドタイプの配置場所
    └── flattening_guide.md          # フラット化の仕組み

使用例

例1：Vi-CELL BLU ファイル

ユーザー：「このセルカウントデータを Allotrope 形式に変換してください」
[viCell_Results.xlsx をアップロード]

Claude：
1. Vi-CELL BLU を検出（信頼度95%）
2. allotropy ネイティブパーサーを使用して変換
3. 出力：
   - viCell_Results_asm.json（完全な ASM）
   - viCell_Results_flat.csv（2D 形式）
   - viCell_parser.py（エクスポート可能なコード）

例2：コードハンドオフのリクエスト

ユーザー：「NanoDrop ファイルを解析するコードをデータエンジニアに提供する必要があります」

Claude：
1. 自己完結型の Python スクリプトを生成
2. サンプル入出力を含める
3. すべての前提条件を文書化
4. Jupyter ノートブック版を提供

例3：LIMS 対応フラット化出力

ユーザー：「この ELISA データを LIMS にアップロードできる CSV に変換してください」

Claude：
1. プレートリーダーデータを解析
2. 以下のカラムを含むフラット化CSV を生成：
   - sample_identifier、well_position、measurement_value、measurement_unit
   - instrument_serial_number、analysis_datetime、assay_type
3. 一般的な LIMS インポート要件に対して検証

実装メモ

allotropy のインストール

pip install allotropy --break-system-packages

解析失敗の処理

allotropy ネイティブ解析が失敗した場合：

1. デバッグ用にエラーをログ出力
2. 柔軟パーサーにフォールバック
3. メタデータ完全性の低下をユーザーに報告
4. 計測機器から別の形式でエクスポートすることを提案

ASM スキーマ検証

利用可能な場合、Allotrope スキーマに対して出力を検証：

import jsonschema
# スキーマ URL は references/asm_schema_overview.md にあります