gtars
Genomische Intervalle und Coverage-Tracks analysieren
Auch verfügbar von: K-Dense-AI
Die Analyse genomischer Intervalle erfordert spezialisierte Tools zur Verarbeitung von BED-Dateien, zur Erkennung von Überlappungen und zur Generierung von Coverage-Tracks. Gtars bietet leistungsstarke Rust-Implementierungen mit Python-Bindings für computergestützte Genomik und Machine-Learning-Workflows.
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Teste es
Verwendung von "gtars". Find overlaps between chip_peaks.bed and promoters.bed using gtars
Erwartetes Ergebnis:
- Found 245 peaks overlapping with promoter regions
- Overlapping peaks written to peaks_in_promoters.bed
- Average overlap length: 432bp
- Top overlapping chromosomes: chr1 (89), chr2 (52), chr3 (38)
Verwendung von "gtars". Generate BigWig coverage track from ATAC-seq fragments
Erwartetes Ergebnis:
- Processed 1.2M fragments in 4.2 seconds
- Coverage track saved to atac_coverage.bw
- Peak accessibility at chr1:780000-790000 (12.3x enrichment)
Sicherheitsaudit
SicherThis 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.
Risikofaktoren
⚡ Enthält Skripte (2)
📁 Dateisystemzugriff (2)
⚙️ Externe Befehle (2)
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
Peak-Überlappungsanalyse
Überlappende regulatorische Elemente zwischen ChIP-seq-Peaks und Gen-Annotationen identifizieren.
Genomische ML-Vorverarbeitung
Genomische Koordinaten in diskrete Token für Transformer-Modelle und Deep Learning umwandeln.
Fragment-Verarbeitung
ATAC-seq-Fragmente nach Zell-Barcodes aufteilen und clusterbasierte Analysen durchführen.
Probiere diese Prompts
Use gtars to find overlaps between two BED files: chip_peaks.bed and promoters.bed. Show regions that overlap.
Generate a BigWig coverage track from atac_fragments.bed using gtars uniwig with 10bp resolution.
Create a TreeTokenizer from training_regions.bed and tokenize these genomic coordinates for a genomic transformer model.
Split fragments.tsv by clusters.txt and generate coverage tracks for each cluster using gtars.
Bewährte Verfahren
- IGD-Indizes einmal erstellen und für wiederholte Abfragen wiederverwenden, um die Leistung zu verbessern
- BigWig-Format statt WIG für große Datensätze verwenden, um die Dateigröße zu reduzieren und effizienten Direktzugriff zu ermöglichen
- Parallele Verarbeitung für Dateien mit mehr als 100.000 Regionen aktivieren
Vermeiden
- Unvalidierte BED-Dateien verarbeiten, ohne zu prüfen, ob Chromosomennamen mit der Referenz übereinstimmen
- Coverage-Analyse mit Einzelbasen-Auflösung auf genomweiten Daten ohne Berücksichtigung des Speicherbedarfs durchführen
- Tokenizer verwenden, ohne die Auswirkungen des Auflösungsparameters auf nachgelagerte ML-Modelle zu verstehen