Claw2Bio实验室实战验证的生物医学 AI agent 技能库
无需写代码 · 固定脚本均经真实课题验证 · 数据不出本机
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🧪 实验数据处理
qPCR 等——从仪器原始输出直接到统计和图。下面每张图都是对应技能的真实示例产出。
qPCR mRNA（ΔΔCt）
ΔΔCt 相对表达量，t-test / ANOVA + Dunnett，每个靶标一张图。
qPCR mtDNA 拷贝数
ND1/ND5/B2M/POLG 配对，Mean copy number，发表级图。
🧬 生信数据分析
单细胞、bulk RNA-seq、进化树——每张卡都是链接技能真实跑出来的图；同一技能多张卡，点进去都是同一个教程页。
细胞注释 UMAP
scRNA-seq · 原始矩阵 → QC → Harmony → 聚类 → SingleR 注释。
分组 UMAP
scRNA-seq · 批次整合后的分组降维图。
Marker 气泡图
scRNA-seq · 各 cluster marker 基因，表达量 × 表达比例。
Marker 热图
scRNA-seq · 每 cluster top marker 一图看全。
QC 小提琴图
scRNA-seq · nFeature / nCount / percent.mt 过滤前后对比。
拟时序轨迹
scRNA-seq-pseudotime · 在注释好的 rds 上跑 monocle3。
轨迹 × Cluster
scRNA-seq-pseudotime · cluster 映射到学习出的轨迹树。
基因沿轨迹表达
scRNA-seq-pseudotime · 任意基因沿拟时序的表达变化。
虚拟敲除 Top 靶点
scRNA-seq-virtual-ko · scTenifoldKnk 计算机模拟敲除排序。
虚拟敲除 Z 值散点
scRNA-seq-virtual-ko · 敲除后差异调控全景。
火山图
bulk-RNA-seq · counts → QC → DEG，引擎自动选择（DESeq2/edgeR/limma）。
MA 图
bulk-RNA-seq · 每个对比的 logFC–平均表达关系。
QC · PCA
bulk-RNA-seq · 差异分析之前的样本质控。
QC · 相关性热图
bulk-RNA-seq · 样本间相关性一图看全。
差异基因热图
bulk-RNA-seq · top 差异基因 × 全部样本。
GO 富集
RNA-seq-enrichment · BP/CC/MF 气泡图，全程离线。
KEGG 富集
RNA-seq-enrichment · 在线优先 + 本地缓存兜底。
Reactome 富集
RNA-seq-enrichment · 离线 Reactome 通路。
单基因跨组对比
RNA-seq-gene-plot · SD 误差线 + 散点 + t-test/ANOVA+Tukey。
组内两基因对比
RNA-seq-gene-plot · 同组内配对比较。
GSEA 富集曲线
RNA-seq-GSEA · fgsea + MSigDB，Entrez/symbol 自动转换。
GSEA 气泡图
RNA-seq-GSEA · top 富集基因集，NES × FDR。
核心基因组树 · 建树
phylo-tree-build · 基因组 FASTA → bcgTree → IQ-TREE2 树文件（WSL2）。图为 phylo-tree-plot 用本技能树文件绘制。
核心基因组树 · 绘图
phylo-tree-plot · 树文件 + 注解表 → 发表级 ggtree 图。
📈 图表生成
发表级图与统计表——全部为真实产出，无示意图。
