gtars
تحليل الفترات الجينومية ومسارات التغطية
또한 다음에서 사용할 수 있습니다: K-Dense-AI
يتطلب تحليل الفترات الجينومية أدوات متخصصة لمعالجة ملفات BED والكشف عن التداخلات وتوليد مسارات التغطية. يوفر Gtars تطبيقات Rust عالية الأداء مع ارتباطات Python للحوسبة الجينومية وتدفقات التعلم الآلي.
스킬 ZIP 다운로드
Claude에서 업로드
설정 → 기능 → 스킬 → 스킬 업로드로 이동
토글을 켜고 사용 시작
테스트해 보기
"gtars" 사용 중입니다. العثور على التداخلات بين chip_peaks.bed و promoters.bed باستخدام gtars
예상 결과:
- وجدنا 245 قمة تتداخل مع مناطق المحفز
- تم كتابة القمم المتداخلة إلى peaks_in_promoters.bed
- متوسط طول التداخل: 432bp
- أعلى كروموسومات متداخلة: chr1 (89)، chr2 (52)، chr3 (38)
"gtars" 사용 중입니다. توليد مسار تغطية BigWig من أجزاء ATAC-seq
예상 결과:
- معالجة 1.2M جزء في 4.2 ثانية
- تم حفظ مسار التغطية إلى atac_coverage.bw
- أعلى إمكانية وصول عند chr1:780000-790000 (تضخيم 12.3x)
보안 감사
안전This is a legitimate genomic interval analysis toolkit. All 187 static findings are false positives: bash command examples in documentation (misidentified as shell execution), standard cryptographic digests for the GA4GH refget protocol in bioinformatics, memory-mapped file access for efficient large file handling, and system info commands during installation. No malicious code patterns, network exfiltration, credential access, or obfuscation detected.
위험 요인
⚡ 스크립트 포함 (2)
📁 파일 시스템 액세스 (2)
⚙️ 외부 명령어 (2)
품질 점수
만들 수 있는 것
تحليل تداخل القمم
تحديد العناصر التنظيمية المتداخلة بين قمم ChIP-seq والتعليقات التوضيحية للجينات.
معالجة الجينوم المسبقة للتعلم الآلي
تحويل الإحداثيات الجينومية إلى رموز منفصلة لنماذج المحولات والتعلم العميق.
معالجة الأجزاء
تقسيم أجزاء ATAC-seq بواسطة الرموز الشريطية للخلايا وإجراء التحليل القائم على العناقيد.
이 프롬프트를 사용해 보세요
استخدم gtars للعثور على التداخلات بين ملفين BED: chip_peaks.bed و promoters.bed. أظهر المناطق المتداخلة.
أنشئ مسار تغطية BigWig من atac_fragments.bed باستخدام gtars uniwig بدقة 10bp.
أنشئ TreeTokenizer من training_regions.bed ورمز هذه الإحداثيات الجينومية لنموذج محول جينومي.
قسم fragments.tsv بواسطة clusters.txt وأنشئ مسارات تغطية لكل مجموعة باستخدام gtars.
모범 사례
- أنشئ فهارس IGD مرة واحدة وأعد استخدامها للاستعلامات المتكررة لتحسين الأداء
- استخدم تنسيق BigWig بدلاً من WIG لمجموعات البيانات الكبيرة لتقليل حجم الملف وتمكين الوصول العشوائي الفعال
- تمكين المعالجة المتوازية للملفات التي تحتوي على أكثر من 100,000 منطقة
피하기
- معالجة ملفات BED غير المتحقق منها دون التحقق من تطابق أسماء الكروموسوم مع مرجعك
- تشغيل تحليل التغطية بدقة قاعدة واحدة على بيانات الجينوم الكامل دون مراعاة الذاكرة
- استخدام أدوات الترميز دون فهم تأثير معلمة الدقة على نماذج التعلم الآلي اللاحقة