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Codex

Codex use case

scRNA-seq データのアノテーション

単一細胞解析の QC、アノテーション、UMAP を 1 つのチャットでレビューします。

Difficulty 中級
Time horizon 1時間

ChatGPT で NGS Analysis プラグインを使用して、10x 形式のマトリックスバンドルから、QC に基づいてフィルタリングした単一細胞解析アーティファクト、しきい値の根拠を示すフィルタリング概要、アノテーション、UMAP を生成し、同じチャット内で確認・修正できます。

最適な用途

  • カウント生成後にマトリックスレベルの QC、アノテーション、可視化を行う単一細胞解析チーム。
  • しきい値の根拠を示すフィルタリングと、除外またはフラグ付けされた細胞の監査可能な記録を必要とする研究者。
  • 生成された図、可視化インデックス、ノートブックまたはアプリへの引き継ぎを備えた、ポータブルなレビュー環境を求めるチーム。

Contents

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    scRNA-seq データのアノテーション

    単一細胞解析の QC、アノテーション、UMAP を 1 つのチャットでレビューします。

    ChatGPT で NGS Analysis プラグインを使用して、10x 形式のマトリックスバンドルから、QC に基づいてフィルタリングした単一細胞解析アーティファクト、しきい値の根拠を示すフィルタリング概要、アノテーション、UMAP を生成し、同じチャット内で確認・修正できます。

    中級
    1時間

    ChatGPT で NGS Analysis プラグインを使用して、10x 形式のマトリックスバンドルから、QC に基づいてフィルタリングした単一細胞解析アーティファクト、しきい値の根拠を示すフィルタリング概要、アノテーション、UMAP を生成し、同じチャット内で確認・修正できます。

    中級
    1時間

    最適な用途

    • カウント生成後にマトリックスレベルの QC、アノテーション、可視化を行う単一細胞解析チーム。
    • しきい値の根拠を示すフィルタリングと、除外またはフラグ付けされた細胞の監査可能な記録を必要とする研究者。
    • 生成された図、可視化インデックス、ノートブックまたはアプリへの引き継ぎを備えた、ポータブルなレビュー環境を求めるチーム。

    スキルとプラグイン

    • 単一細胞解析のカウント後 QC を実行し、フィルタリング、可視化、アノテーション、ノートブックの各アーティファクトを返します。
    Skill Why use it
    NGS Analysis 単一細胞解析のカウント後 QC を実行し、フィルタリング、可視化、アノテーション、ノートブックの各アーティファクトを返します。

    開始用プロンプト

    この NGS Analysis プラグインを使用してください。 指定された 10x 形式のマトリックスバンドルに加え、マニフェストとデータセットのメタデータを使用して、このマトリックスレベルの入力を scrna-seq-qc にルーティングしてください。 観測された分布に基づいて QC のしきい値を選択し、未加工のカウント値を保持したまま、global/per-group UMAP を生成してください。 次を返してください: - summary.md - 各フィルターで除外またはフラグ付けされた細胞を示す QC 概要表 - しきい値の根拠を示すプロット - フィルタリング済みの .h5ad
    この NGS Analysis プラグインを使用してください。 指定された 10x 形式のマトリックスバンドルに加え、マニフェストとデータセットのメタデータを使用して、このマトリックスレベルの入力を scrna-seq-qc にルーティングしてください。 観測された分布に基づいて QC のしきい値を選択し、未加工のカウント値を保持したまま、global/per-group UMAP を生成してください。 次を返してください: - summary.md - 各フィルターで除外またはフラグ付けされた細胞を示す QC 概要表 - しきい値の根拠を示すプロット - フィルタリング済みの .h5ad

    スキルの活用

    NGS Analysis プラグインには、次のスキルが含まれます:

    • ngs-analysis-router
    • scrna-seq-qc
    • ngs-scrna-seq

    このプラグインを使用すると、ChatGPT はパッケージに含まれるすべてのスキルを利用できます。

    ステップごとのガイド

    1. 適切なマトリックス、バーコード、遺伝子またはフィーチャー、マニフェスト、データセットのメタデータを ChatGPT に指定するか、正確なファイル参照を提示します。
    2. スタータープロンプトを実行して、ChatGPT が観測された分布に基づいて QC のしきい値を選択し、その根拠を実行時のアーティファクトに記録できるようにします。
    3. 可視化インデックスとレビュー用のノートブックまたはアプリを開き、QC に合格または不合格となった細胞数、UMAP、アノテーションの信頼度を確認します。
    4. 同じチャットで作業を続け、しきい値を調整するか、対応するリファレンスアトラスを提供するか、ダブレット検出を妨げている問題を解消してから再実行します。

    結果

    この実行では、フィルタリング済みのマトリックスだけでなく、フィルタリングの判断をレビューできる環境も生成されます。 まず、しきい値の根拠を示すプロットと QC 概要を確認します。これにより、 各フィルターで除外またはフラグ付けされた細胞数と、 選択したカットオフが観測された分布に合っているかを把握できます。

    単一細胞解析で、しきい値の根拠を示すプロットと QC に合格または不合格となった細胞数をレビューします。

    次に、生成された UMAP を大分類ラベル別および Leiden クラスター別に確認します。これらの 表示により、アノテーションの欠落、疑わしいクラスター、または 再検討が必要なしきい値設定を特定しやすくなります。

    大分類ラベル別および Leiden クラスター別の UMAP プロットを確認します。

    最後に、細胞レベルの指標とフィルタリング結果をレビューします。ChatGPT は この表を、フィルタリング済みの .h5ad と可視化アーティファクトとともに保持するため、 初回処理の根拠を失うことなく、同じチャットでしきい値を 調整できます。

    細胞レベルの QC 指標とフィルタリング結果を開いてレビューします。

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