생물정보학 데이터 시각화 요청을 화산도, 히트맵, 바이올린 플롯 및 산점도를 포함한 고도로 맞춤화 가능하고 출판 준비가 된 하위 기술로 위임하는 지능형 라우터 기술입니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install bioinformatics-plot-generator
2. 수동 설치
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
3. 프롬프트 설치
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 bioinformatics-plot-generator 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
다운로드를 원하시나요?
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생물정보학 플롯 생성기란 무엇인가요?
생물정보학 플롯 생성기는 복잡한 생물학적 데이터 세트를 시각화하기 위한 중앙 허브 역할을 하며, AI Agent 및 개발자 워크플로우를 위해 설계된 특수 라우팅 인터페이스입니다. Openclaw Skills를 활용하여 사용자의 플롯 요청(차등 발현 및 유전체 스크린에서 상관관계 분석까지)을 지능적으로 해석하고 해당 시각화 하위 기술로 작업을 자동으로 위임합니다. 각 스크립트는 매우 맞춤화 가능하며, 동료 심사를 거치는 학술 출판물에 완벽한 표준 이중 형식(300 DPI PNG 및 벡터 SVG) 출력을 생성합니다.
단일 라우팅 메커니즘 하에 여러 전용 플롯 라이브러리를 통합함으로써, 개발자와 AI Agent는 수동 매개변수 조정이나 처음부터 스크립트를 작성할 필요 없이 정교한 시각화를 원활하게 생성할 수 있습니다. 클러스터링된 유전자 발현 히트맵, 통계적 비교 레인클라우드 플롯 또는 주석이 달린 화산도가 필요하든, 이 기술은 과학적 시각화 파이프라인을 간소화합니다.
생물정보학 플롯 생성기 활용 사례
- 자동 텍스트 라벨 충돌 방지 기능을 사용하여 차등 유전자 발현, CRISPR 스크린 히트 또는 GWAS 결과를 시각화합니다.
- 행 및 열 주석이 포함된 클러스터링된 유전자 발현 행렬 또는 단백질 풍부도 히트맵을 생성합니다.
- 레인클라우드 또는 바이올린 플롯을 사용하여 통계적 유의성 괄호 오버레이가 포함된 분포 그룹을 비교합니다.
- 품질 관리 및 탐색적 생물정보학 데이터 분석을 위한 상관관계 행렬, 회귀선 및 MA 플롯을 생성합니다.
- Openclaw Skills로 구동되는 생물정보학 분석 워크플로우에 강력한 자동 시각화 단계를 통합합니다.
생물정보학 플롯 생성기 작동 원리
- 사용자의 데이터 시각화 프롬프트와 대상 데이터 세트 열을 분석하여 적절한 플롯 유형을 결정합니다.
- 라우팅 가이드에 따라 Openclaw Skills 내에서 특정 하위 기술(
plot-volcano,plot-heatmap,plot-box-violin또는plot-scatter-bar)으로 요청을 라우팅합니다. - 입력된 테이블 데이터(TSV/CSV)를 파싱하여 필요한 인덱스, fold-change, p-value 또는 값 열을 찾습니다.
- 표준 기본값 또는 고급 사용자 재정의를 기반으로 스타일 매개변수, 임계값 및 주석을 구성합니다.
- 기본 Python 플롯 스크립트를 실행하여 고해상도 300 DPI PNG 및 벡터 기반 SVG 그래픽을 렌더링합니다.
- 최종 시각화 경로와 추가 분석을 위한 보조 주석 출력 테이블을 출력합니다.
생물정보학 플롯 생성기 설정 가이드
이 Openclaw Skills를 사용하기 전에 환경에 대상 패키지가 설치되어 있는지 확인하십시오. 스크립트는 numpy, pandas, matplotlib, seaborn, adjustText 및 scipy와 같은 표준 과학 Python 라이브러리에 의존합니다.
최소 설정 및 하위 기술 실행
화산도 생성 실행:
python plot-volcano/scripts/plot_volcano.py \\
--input results.tsv \\
--feature-col gene \\
--x-col log2FoldChange \\
--p-col padj \\
--output volcano.png
발현 히트맵 생성:
python plot-heatmap/scripts/plot_heatmap.py \\
--input expression_matrix.tsv \\
--index-col gene \\
--output heatmap.png
통계 테스트가 포함된 분포 바이올린 플롯 생성:
python plot-box-violin/scripts/plot_box_violin.py \\
--input data.tsv \\
--value-col expression \\
--group-col condition \\
--plot-type violin \\
--output violin.png
생물정보학 플롯 생성기 데이터 스키마 및 분류 체계
생물정보학 플롯 생성기는 테이블 데이터(TSV, CSV 또는 숫자 행렬)를 예상하며 출력 시각화 자산을 구성합니다. 하위 기술 전반의 공통 속성은 아래와 같이 정의됩니다:
입력 데이터 사양
| 하위 기술 | 입력 형식 | 필수 열 / 차원 |
|---|---|---|
plot-volcano |
테이블 (TSV/CSV) | 기능 ID, Log Fold-Change, p-value 또는 조정된 p-value |
plot-heatmap |
숫자 행렬 | 행 인덱스(유전자/단백질) 및 열 헤더(샘플) |
plot-box-violin |
테이블 (TSV/CSV) | 숫자 값, 이산 그룹화/조건 열 |
plot-scatter-bar |
테이블 (TSV/CSV) | 숫자 좌표, 크기 조정 또는 카테고리 마커 |
출력 파일 및 아티팩트
- 기본 이미지: 빠른 보기 및 문서 삽입을 위한 300 DPI 고해상도 PNG.
- 벡터 출력: Adobe Illustrator 또는 Inkscape에서 무한 확장을 위한 선택적 SVG 그래픽 동반 파일(
--output-svg). - 주석이 달린 테이블: 화산도의 경우, 할당된 차등 그룹(상향/하향/ns)이 포함된 주석이 달린 TSV가 저장됩니다.
생물정보학 플롯 생성기 고급 기능
- 화산도 모서리에 직접 사분면 카운트 동적 계산 및 렌더링.
- Top-N 기능의 자동, 비중첩 라벨 배치를 위한 고급 adjustText 충돌 방지.
- 히트맵 생성에 통합된 scipy 연결 방법(ward, complete, average, single)을 사용한 계층적 클러스터링.
- 대형 행렬에서 가장 변동성이 큰 상위 N개 기능만 자동으로 유지하는 분산 기반 행 필터링.
- 자동 Bonferroni 또는 Benjamini-Hochberg 보정 조정이 포함된 다중 그룹 비모수 통계 테스트(Mann-Whitney U, Welch t-test, Dunn's test).
- MA 플롯을 위한 최적화된 순수 NumPy 구현을 사용한 LOESS 평활화.
- 과학적 시각화 요청을 원활하게 인계하기 위한 Openclaw Skills 내의 모듈식 라우팅 시스템.
SKILL.md
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