安装与下载
1. ClawHub CLI
从源直接安装技能的最快方式。
npx clawhub@latest install bubble-plot
2. 手动安装
将技能文件夹复制到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装
将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
请帮我使用 Clawhub 安装 bubble-plot。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
更倾向于下载？
获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
什么是 气泡图生成器？
气泡图生成器是 Openclaw Skills 中专为生物信息学和基因组学研究设计的专业数据可视化组件。它简化了从基因表达矩阵创建点图的过程，这对于解读单细胞 RNA-seq 和空间转录组学数据至关重要。该技能可自动处理跨不同聚类和组织类型的基因表达水平与阳性细胞百分比的复杂映射。
通过使用此技能，研究人员可以将原始 TSV 或 CSV 数据集转换为高质量、可用于发表的可视化图像。它精简了比较正常组织与肿瘤组织之间基因表达模式的工作流程，无需手动处理数据即可提供生物学差异的清晰视觉呈现。
气泡图生成器 应用场景
- 在单细胞 RNA-seq 聚类中可视化基因表达。
- 在空间转录组学中比较肿瘤和正常组织样本之间的分子标志物。
- 为学术出版物和研究报告生成高分辨率点图。
- 批量处理多个基因列表，以识别不同癌症类型之间的表达模式。
气泡图生成器 工作原理
- 该技能检测并验证工作区中的输入基因组数据文件（TSV 或 CSV）。
- 它执行自动元数据检测，以识别细胞类型、组织条件和癌症分类的列。
- 根据用户提供的特定基因列表或自动识别的数值列对数据进行过滤。
- 基于 Python 的处理引擎计算归一化平均表达量和表达每个基因的细胞比例。
- 系统使用 RdBu_r 色谱呈现可视化结果，并生成 PNG 和 PDF 格式的输出。
气泡图生成器 配置指南
要在 Openclaw Skills 中使用此功能，请确保您的环境中安装了 Python 3 和必要的数据科学库。使用以下命令设置依赖项：
pip3 install --break-system-packages pandas matplotlib
然后，您可以使用以下 CLI 结构运行生成器：
python3 skills/bubble-plot/bubble_plot.py <your_data.tsv> --genes GENE_NAME_1 GENE_NAME_2
气泡图生成器 数据架构与分类体系
该技能通过识别列标题中的特定关键字来智能映射您的数据集。以下是预期的分类法：
| 数据角色 | 识别关键字 | 示例列名 |
|---|---|---|
| 细胞类型 | majorCluster, cell_type, cluster | majorCluster, CellType |
| 组织类型 | tissue, class, condition, group | tissue, class |
| 癌症类型 | cancerType, cancer_type, disease | cancerType, Disease |
| 表达量 | 数值型非元数据列 | FOLR1, TACSTD2, MET |
输出文件组织在 bubble_plots/ 目录中，并采用标准命名约定：{Gene}_dotplot_{TissueType}.png。
气泡图生成器 高级特性
- 自动组织标签归一化（例如，将 'Adjacent' 样本映射到 'Normal'）。
- 可配置的 DPI 设置，用于适合大尺寸打印的超高分辨率图像导出。
- 通过 --no-split-tissue 标志支持分割组织视图和统一可视化。
- 多格式导出，提供用于快速预览的 PNG 和用于专业编辑的矢量 PDF。
SKILL.md
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