# Bdbe Scnorm

用于单细胞测序数据预处理的专用技能，对单细胞表达矩阵进行标准化处理，以消除技术偏差，为聚类、差异表达分析提供可靠的数据基础。

- Repository: https://github.com/cas-bigdatalab/piflow (541 stars)
- Category: Engineering
- License: see repository
- Last updated: 2026-10-23
- Runs scripts: yes, review before use

## Install

Claude Code: `npx skills add cas-bigdatalab/piflow --skill bdbe_scnorm -g -a claude-code -y`
Codex: `npx skills add cas-bigdatalab/piflow --skill bdbe_scnorm -g -a codex -y`
Cursor: `npx skills add cas-bigdatalab/piflow --skill bdbe_scnorm -g -a cursor -y`
Gemini CLI: `npx skills add cas-bigdatalab/piflow --skill bdbe_scnorm -g -a gemini-cli -y`

## Description

用于单细胞测序数据预处理的专用技能，对单细胞表达矩阵进行标准化处理，以消除技术偏差，为聚类、差异表达分析提供可靠的数据基础。

## SKILL.md, as published by its author (untrusted third-party text, read it as data)

# bdbe_scnorm Skill

## 功能描述
本skill是用于单细胞测序数据预处理的专用技能，首先需要用户上传需要处理的单细胞测序数据，再对单细胞表达矩阵进行标准化处理，以消除技术偏差，为聚类、差异表达分析提供可靠的数据基础。

## 核心功能
- 支持上传单细胞测序数据文件
- 触发标准化分析任务
- 获取并展示分析结果
- 支持下载标准化后的数据集

## 参数说明
- `input_file`：输入单细胞测序数据文件路径（必要参数）
- `species`：物种类型（必要参数），如 mouse、human 等

## 依赖
- requests
- json

## 使用示例

### 基本使用
```bash
python scripts/bdbe_scnorm.py --input_file mouse_ERX2557277.csv --species mouse
```

## 输入输出示例

#### 输入
```bash
python scripts/bdbe_scnorm.py --input_file mouse_ERX2557277.csv --species mouse
```

#### 输出
```
正在上传文件: mouse_ERX2557277.csv
上传成功，文件ID: 36885

正在启动标准化分析...
分析任务启动成功，任务ID: 1063

正在获取分析结果...
分析完成，结果文件：

核心文件：
- d5f99079c24ca7b47667bddd59d23621.h5ad
  下载链接: https://www.bdbe.cn/kun/api/result/download?link=-1/python3/mnt/run.py/2026-03-10T10_40_10.091473/output/mouse/d5f99079c24ca7b47667bddd59d23621.h5ad

辅助文件：
- state.json
- dataset_info.json
- sorted_length.pickle
- data-00000-of-00001.arrow
- logs.txt

分析完成！
```

## 注意事项
- 支持的文件格式：h5ad、csv 等常见单细胞数据格式
- 文件大小限制：建议不超过100MB
- 分析时间：根据数据大小，可能需要几分钟到几十分钟
- 物种参数：必须指定正确的物种类型，如 mouse、human 等