bio-applied-data-harmonization

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Harmonize multi-omics data (RNA-seq, proteomics, methylation, metabolomics) before integration — per-layer normalization, KNN/half-minimum missing-value imputation, PCA/PVCA batch-effect detection, and ComBat correction with pandas/scikit-learn. Use when prepping matrices for MOFA2/DIABLO/mixOmics,

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vor 3 Mon.Letzte Aktualisierung
Skill
AutorPavel-Kravchenko
Version0.0.0
LizenzUnknown
KategorieWorkflow
Formateskill.md
PromptNicht veröffentlicht
Kompatibilität
Claude✓ Unterstützt
Cursor—
Copilot—
ChatGPT—
Gemini—
Über

Harmonize multi-omics data (RNA-seq, proteomics, methylation, metabolomics) before integration — per-layer normalization, KNN/half-minimum missing-value imputation, PCA/PVCA batch-effect detection, and ComBat correction with pandas/scikit-learn. Use when prepping matrices for MOFA2/DIABLO/mixOmics, fixing missing values in proteomics MS data, or removing batch effects confounded with sequencing da

Schlagwörter
skillclaude

Keine Abdeckung der Abhängigkeiten

Dieser Eintrag veröffentlicht kein npm-Paket, daher hat Forge keinen Abhängigkeitsbaum dafür. Das ist eine Lücke in der Abdeckung — keine Aussage, dass er keine Abhängigkeiten hat.