本文へ移動
cccskills

「qc」の検索結果

359 件 ・ 関連度順

概要と使いどころ

Protocol-driven study screening for systematic, scoping and rapid reviews. Turns a proposal or PROSPERO protocol into confirmed eligibility rules, then screens titles/abstracts and full texts with two blinded AI reviewers and a third-reviewer adjudicator: ordered exclusion codes, no silent defaults, resumable batch runs, QC (seed studies, near-miss rechecks, kappa and PABAK), PRISMA 2020 counts, EndNote/Zotero RIS groups, an Excel log, a methods draft and a literature_corpus handoff to academic-paper. Reads RIS, PubMed .nbib, Web of Science and CSV exports; removes duplicates. 8 modes: protocol, quick, pilot, ta-screen, ft-screen, adjudicate, audit, report. Use it to screen records against eligibility criteria, pilot screening, resolve screening conflicts, audit exclusions or report the selection process. Triggers on: screen these papers, title/abstract screening, full-text screening, screening conflicts, inclusion criteria, PRISMA flow, غربالگری مقالات, اسکرینینگ عنوان و چکیده, معیارهای ورود و خروج.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Imbad0202/academic-research-skills5.2万2026年10月12日 更新

tiledbvcf

無料

Stores and retrieves genomic variant calls with TileDB-VCF. Use for indexed single-sample VCF/BCF ingestion, incremental cohorts, region and sample queries, streaming results, allele statistics, QC, and VCF/BCF export locally or through TileDB Cloud.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

K-Dense-AI/scientific-agent-skills4.9万2026年10月12日 更新

scanpy

無料

Performs Scanpy single-cell RNA-seq QC, normalization, HVG selection, PCA/UMAP/t-SNE, clustering, exploratory marker ranking, pseudobulk preparation, visualization, and Seurat or SingleCellExperiment RDS conversion to h5ad. Applies to established exploratory scRNA-seq workflows with explicit count and expression provenance; complementary skills cover scvi-tools models and AnnData format details.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

K-Dense-AI/scientific-agent-skills4.9万2026年10月12日 更新

pathml

無料

Supports local computational pathology research with PathML: slide loading and tiling, preprocessing and QC, h5path storage, multiplex quantification, spatial graphs, and bounded model inference. Use for whole-slide H&E, CODEX, Vectra, Mesmer, HoVer-Net, and HACTNet workflows.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

K-Dense-AI/scientific-agent-skills4.9万2026年10月12日 更新

mageck

無料

Analyzes pooled CRISPR screen FASTQ reads and guide-count matrices with MAGeCK, validates guide libraries and contrasts, measures replicate and library QC, and produces gene hit rankings with effect sizes and FDR. Use for new knockout, CRISPRi, or CRISPRa screen analysis, enrichment or depletion contrasts, and MAGeCK count/test workflows; existing public dependency-score lookup belongs to DepMap.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

K-Dense-AI/scientific-agent-skills4.9万2026年10月12日 更新

Runs reproducible CellProfiler microscopy pipelines for nuclear segmentation, cell counts, and per-object fluorescence measurements. Supports image/channel manifests, headless batch execution, segmentation overlays, and measurement QC for 2D fluorescence assays.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

K-Dense-AI/scientific-agent-skills4.9万2026年10月12日 更新

deeptools

無料

NGS analysis toolkit. BAM to bigWig conversion, QC (correlation, PCA, fingerprints), heatmaps/profiles (TSS, peaks), for ChIP-seq, RNA-seq, ATAC-seq visualization.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

K-Dense-AI/scientific-agent-skills4.9万2026年10月12日 更新

Run or plan tumor-normal, tumor-only, WGS, WES, or cancer-panel somatic variant workflows with pairing, contamination, panel-of-normals, purity, QC, and annotation checks.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

openai/plugins7,4302026年10月8日 更新

Run or plan targeted DNA panel variant workflows that use UMIs, duplex consensus reads, molecular barcodes, low-frequency calling, target coverage, and panel-specific QC.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

openai/plugins7,4302026年10月8日 更新

Run or plan deep germline WGS, WES, targeted-panel, cohort, or trio variant-calling workflows with reference-build, known-sites, QC, joint-calling, and annotation checks.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

openai/plugins7,4302026年10月8日 更新

Dispatch ATAC-seq, ChIP-seq, CUT&RUN, or CUT&Tag requests to assay-specific QC, alignment, signal-track, peak-calling, consensus, and differential peak workflows.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

openai/plugins7,4302026年10月8日 更新

Run or plan bulk RNA-seq differential-expression analysis from count matrices with replicate, design formula, contrast, batch, normalization, QC plot, and result-table checks.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

openai/plugins7,4302026年10月8日 更新

Kick off public shotgun metagenomics QC, host-depletion, taxonomic profiling, and functional profiling workflows using nf-core/taxprofiler, Kraken2, Bracken, MetaPhlAn, and HUMAnN.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

openai/plugins7,4302026年10月8日 更新

qc

無料

Quality gate. 5 parallel agents review changes. All must pass.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

macro-inc/macro4,6572026年10月13日 更新

scanpy

無料

Single-cell RNA-seq and retained scverse workflow owner. Load .h5ad/10X data, manage AnnData metadata, plan scVI/scANVI batch-correction workflows, QC, normalization, PCA/UMAP/t-SNE, Leiden clustering, marker genes, cell type annotation, trajectory, for scRNA-seq analysis.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

foryourhealth111-pixel/Vibe-Skills3,6752026年8月31日 更新

Detect sample contamination and cross-species reads using FastQ Screen. Screen reads against multiple reference genomes to identify bacterial, viral, adapter, or sample swap contamination. Use when suspecting cross-contamination or working with samples prone to microbial contamination.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills3,0632026年7月21日 更新

Quality control and assessment for proteomics data. Use when evaluating proteomics data quality before downstream analysis. Covers sample metrics, missing value patterns, replicate correlation, batch effects, and intensity distributions.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills3,0632026年7月21日 更新

Extract, process, and deduplicate reads using Unique Molecular Identifiers (UMIs) with umi_tools. Use when library prep includes UMIs and accurate molecule counting is needed, such as in single-cell RNA-seq, low-input RNA-seq, or targeted sequencing to distinguish PCR from biological duplicates.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills3,0632026年7月21日 更新

Filter reads by quality scores, length, and N content using Trimmomatic and fastp. Apply sliding window trimming, remove low-quality bases from read ends, and discard reads below thresholds. Use when reads have poor quality tails or require minimum quality for downstream analysis.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills3,0632026年7月21日 更新

Quality metrics for IMC data including signal-to-noise, channel correlation, tissue integrity, and acquisition QC. Use when assessing data quality before analysis or troubleshooting problematic acquisitions.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills3,0632026年7月21日 更新

Statistical methods for calling hits in CRISPR screens. Covers MAGeCK, BAGEL2, drugZ, and custom approaches for identifying essential and resistance genes. Use when identifying significant genes from screen count data after QC passes.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills3,0632026年7月21日 更新

Quality control for pooled CRISPR screens. Covers library representation, read distribution, replicate correlation, and essential gene recovery. Use when assessing screen quality before hit calling or diagnosing poor screen performance.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills3,0632026年7月21日 更新

Quality control metrics for ATAC-seq data including fragment size distribution, TSS enrichment, FRiP, and library complexity. Use when assessing ATAC-seq library quality before or after peak calling to identify problematic samples.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills3,0632026年7月21日 更新

Extract nucleosome positions from ATAC-seq data using NucleoATAC, ATACseqQC, and fragment analysis. Use when analyzing chromatin organization, identifying nucleosome-free regions at promoters, or characterizing nucleosome occupancy patterns from ATAC-seq fragment size distributions.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills3,0632026年7月21日 更新