Fähigkeiten latchbio-integration
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latchbio-integration
Sicher ⚙️
Externe Befehle📁
Dateisystemzugriff🔑
Umgebungsvariablen⚡
Enthält Skripte🌐
Netzwerkzugriff
Bioinformatik-Workflows auf Latch erstellen
Auch verfügbar von: K-Dense-AI
Das Erstellen von Bioinformatik-Pipelines erfordert das Erlernen plattformspezifischer Tools und Cloud-Infrastruktur. Diese Anleitung bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Erstellen serverloser Workflows mit dem Latch SDK unter Verwendung von Decorators, Datenabstraktionen und verifizierten Bioinformatik-Tools.
Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
1
Die Skill-ZIP herunterladen
2
In Claude hochladen
Gehe zu Einstellungen → Fähigkeiten → Skills → Skill hochladen
3
Einschalten und loslegen
Teste es
Verwendung von "latchbio-integration". Einen Latch-Workflow für RNA-seq-Analyse mit Qualitätskontrolle und Alignment erstellen
Erwartetes Ergebnis:
- @small_task für Qualitätskontrolle definieren (FastQC)
- @large_task für Alignment definieren (STAR/HISAT2)
- @small_task für Quantifizierung definieren (featureCounts)
- @workflow erstellen, das alle Tasks mit LatchFile-Eingaben kombiniert
- Workflow mit dem Befehl latch register registrieren
Verwendung von "latchbio-integration". GPU-Ressourcen für Proteinstrukturfaltung mit AlphaFold einrichten
Erwartetes Ergebnis:
- @large_gpu_task-Dekorator mit V100- oder A100-GPU-Typ verwenden
- Speicherzuweisung basierend auf der Proteinsequenzlänge konfigurieren
- Angemessenes Timeout für große Proteinstrukturvorhersage festlegen
- Ausgabeverzeichnis mit LatchDir für Ergebnisse konfigurieren
Verwendung von "latchbio-integration". Meine Sequenzierungsproben im Latch Registry organisieren
Erwartetes Ergebnis:
- Eine Tabelle mit Spalten für sample_id, condition und Dateiverweise erstellen
- Record-Klasse verwenden, um Proben mit Metadaten hinzuzufügen
- Zugehörige Records für Probenbeziehungen verknüpfen
- Proben mit Filterkriterien in Workflows abfragen
Sicherheitsaudit
Sicherv5 • 1/17/2026
Pure documentation skill containing only markdown reference guides. No executable code detected - only code examples in markdown code blocks. All static findings are false positives from scanner misinterpreting documentation examples as executable commands.
6
Gescannte Dateien
2,154
Analysierte Zeilen
5
befunde
5
Gesamtzahl Audits
Risikofaktoren
⚙️ Externe Befehle (201)
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📁 Dateisystemzugriff (2)
🔑 Umgebungsvariablen (2)
⚡ Enthält Skripte (1)
Auditiert von: claude Audit-Verlauf anzeigen →
Qualitätsbewertung
45
Architektur
100
Wartbarkeit
87
Inhalt
21
Community
100
Sicherheit
83
Spezifikationskonformität
Was du bauen kannst
RNA-seq-Analyse-Pipelines bereitstellen
Reproduzierbare RNA-seq-Pipelines mit Qualitätskontrolle, Alignment und Quantifizierung unter Verwendung verifizierter Workflows erstellen
Proteinstrukturvorhersage ausführen
AlphaFold- und ColabFold-Vorhersagen auf GPU-Ressourcen mit automatischer Ergebnisorganisation ausführen
Bestehende Pipelines integrieren
Vorhandene Nextflow- oder Snakemake-Workflows mit minimalen Codeänderungen in die Cloud migrieren
Probiere diese Prompts
Grundlegenden Workflow erstellen
Einen Latch-Workflow für die Verarbeitung von FASTQ-Dateien mit @small_task- und @workflow-Dekoratoren erstellen
GPU-Ressourcen konfigurieren
GPU-Ressourcen für Proteinstrukturvorhersage mit @large_gpu_task oder custom_task mit A100-GPU konfigurieren
Nextflow-Pipeline importieren
Meine vorhandene Nextflow-Pipeline mit dem Befehl latch register --nextflow zu Latch importieren
Verifizierte Workflows verwenden
Massen-RNA-seq-Analyse mit dem Workflow latch.verified.bulk_rnaseq und Beispiel-Metadaten ausführen
Bewährte Verfahren
- Typ-Annotationen für alle Workflow-Parameter verwenden, um automatische UI-Generierung zu ermöglichen
- Mit Standard-Task-Dekoratoren (@small_task, @large_task) beginnen und Ressourcen erst skalieren, wenn Profiling Bedarf zeigt
- Komplexe Workflows in modulare Tasks aufteilen für besseres Debugging und parallele Ausführung
Vermeiden
- @large_gpu_task für Tasks verwenden, die keine GPU-Beschleunigung erfordern
- Typ-Annotationen weglassen, was automatische UI-Generierung deaktiviert
- CPU und Speicher überall ohne Profiling der tatsächlichen Anforderungen zuweisen
Häufig gestellte Fragen
Welche Programmiersprachen unterstützt Latch für Workflows?
Latch unterstützt native Python-Workflows mit dem SDK sowie Nextflow- und Snakemake-Pipelines. Alle Workflows werden in Docker-Containern ausgeführt.
Welche Compute-Ressourcen sind für Tasks verfügbar?
Tasks können bis zu 96 CPU-Kerne, bis zu 768 GB Speicher und GPUs einschließlich K80, V100 und A100 verwenden. Dekoratoren für Standardgrößen oder custom_task für spezifische Konfigurationen verwenden.
Wie integriere ich Latch-Workflows mit externen Tools?
LatchFile und LatchDir verwenden, um auf Cloud-Daten zu verweisen. Verifizierte Workflows können aus dem latch.verified-Modul importiert werden. Custom Tasks können Kommandozeilen-Tools in Ihrem Docker-Image aufrufen.
Sind meine Daten auf der Latch-Plattform sicher?
Latch bietet verschlüsselten Cloud-Speicher. Dateien werden sicher zwischen lokalem und Cloud-Speicher übertragen. Registry für strukturierte Daten mit Zugriffskontrollen verwenden.
Warum schlägt meine Workflow-Registrierung fehl?
Häufige Probleme umfassen: Docker läuft nicht, Authentifizierungstoken abgelaufen, fehlende Abhängigkeiten in Dockerfile oder Syntaxfehler. latch register --verbose für detaillierte Logs verwenden.
Wie unterscheidet sich Latch von anderen Workflow-Plattformen?
Latch bietet automatische Containerisierung, generierte No-Code-UIs und verifizierte Bioinformatik-Workflows im Unterschied zu AWS Batch oder Google Cloud Life Sciences.