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Seguro 📁 Acceso al sistema de archivos⚙️ Comandos externos

Analizar árboles filogenéticos con toolkit ETE

También disponible en: davila7

El toolkit ETE simplifica el análisis filogenético para la investigación en biología evolutiva. Procesa datos de árboles, detecta eventos evolutivos y crea visualizaciones listas para publicación.

Soporta: Claude Codex Code(CC)
🥈 77 Plata
1

Descargar el ZIP de la skill

2

Subir en Claude

Ve a Configuración → Capacidades → Skills → Subir skill

3

Activa y empieza a usar

Pruébalo

Usando "etetoolkit". Cargar árbol y mostrar estadísticas básicas

Resultado esperado:

  • Árbol cargado exitosamente desde 'example.nw'
  • Estadísticas básicas:
  • - Número de hojas: 25
  • - Nodos totales: 49
  • - Profundidad del árbol: 8
  • - Longitud total de ramas: 2.45
  • - Raíz: Node001
  • El árbol parece ser bifuricante con buena resolución

Usando "etetoolkit". Encontrar ortólogos para gen humano

Resultado esperado:

  • Ortólogos de human_gene1:
  • - Ratón: mouse_gene1a, mouse_gene1b
  • - Chimpancé: chimpanzee_gene1
  • - Gorila: gorilla_gene1
  • - Orangután: orangutan_gene1
  • Eventos de duplicación detectados: 2
  • Eventos de especiación detectados: 4

Usando "etetoolkit". Crear visualización circular

Resultado esperado:

  • Visualización de árbol creada: 'phylogeny_circular.pdf'
  • Diseño: Modo circular (360 grados)
  • Coloreado de hojas: Por grupo taxonómico
  • Resaltado de soporte: Valores >0.9 en verde
  • Tamaño de imagen: 1200x1200 píxeles, 300 DPI

Auditoría de seguridad

Seguro
v4 • 1/17/2026

The skill is a legitimate scientific bioinformatics tool. All 434 static findings are false positives. The 'Ruby/shell backtick' detections are markdown code block delimiters, not command execution. 'External commands' flagged are documentation examples for package installation. 'Weak cryptographic' findings are misidentified scientific function names. The Python scripts (tree_operations.py, quick_visualize.py) contain standard tree manipulation utilities with no security risks.

7
Archivos escaneados
3,454
Líneas analizadas
2
hallazgos
4
Auditorías totales

Factores de riesgo

📁 Acceso al sistema de archivos (1)
SKILL.md:379
⚙️ Comandos externos (2)
SKILL.md:371 SKILL.md:54-68
Auditado por: claude Ver historial de auditorías →

Puntuación de calidad

68
Arquitectura
100
Mantenibilidad
87
Contenido
29
Comunidad
100
Seguridad
78
Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Identificar ortólogos a partir de árboles génicos

Analizar árboles génicos para encontrar genes ortólogos entre especies para estudios de genómica comparativa.

Visualizar relaciones filogenéticas

Crear figuras listas para publicación que muestren relaciones evolutivas con estilo personalizado y anotaciones.

Procesar conjuntos de datos de árboles programáticamente

Procesar por lotes cientos de árboles filogenéticos para análisis evolutivos a gran escala.

Prueba estos prompts

Cargar y explorar árbol 
Cargar el árbol filogenético de 'tree.nw' y mostrar estadísticas básicas incluyendo número de hojas, nodos totales y profundidad del árbol.
Encontrar ortólogos 
Analizar este árbol génico para identificar ortólogos de 'human_gene1' y crear una tabla mostrando genes ortólogos en cada especie.
Crear visualización 
Crear una visualización de árbol circular con nombres de especies coloreados por grupo taxonómico y valores de bootstrap >0.9 resaltados en verde.
Procesar árboles por lotes 
Procesar todos los archivos .nw en el directorio: aplicar midpoint root a cada árbol, eliminar ramas con soporte <0.5, y guardar como 'processed_[filename].nw'

Mejores prácticas

  • Usar la clase PhyloTree para análisis de árboles génicos con detección de eventos evolutivos
  • Preservar las longitudes de ramas al podar árboles para mantener la precisión filogenética
  • Usar formatos vectoriales (PDF/SVG) para figuras de publicación para asegurar escalabilidad

Evitar

  • Usar Tree en lugar de PhyloTree para análisis de familias génicas y evolutivos
  • Renderizar imágenes rasterizadas para publicación en lugar de formatos vectoriales
  • Cargar árboles grandes completos en memoria cuando los iteradores pueden reducir el uso de memoria

Preguntas frecuentes

¿Qué formatos de archivo soporta ETE?
ETE soporta formatos Newick, NHX, PhyloXML y NeXML para operaciones de entrada y salida de árboles.
¿Cómo instalo las dependencias de visualización?
Instalar PyQt5: sudo apt-get install python3-pyqt5 en Ubuntu, o brew install qt@5 en macOS.
¿Por qué la descarga de taxonomía NCBI está tomando tanto tiempo?
La primera descarga es aproximadamente 300MB. La base de datos se guarda en caché localmente y solo se descarga una vez.
¿Cómo manejo árboles muy grandes?
Usar métodos iteradores como iter_leaves() en lugar de get_leaves() para reducir significativamente el consumo de memoria.
¿Cuál es la diferencia entre las clases Tree y PhyloTree?
PhyloTree extiende Tree con métodos para análisis evolutivo, mapeo gen/especie y detección de eventos.
¿Cómo coloreo ramas de árboles por valores de soporte?
Usar NodeStyle con coloreado condicional basado en valores de node.support en una función de diseño personalizada.

Detalles del desarrollador

Licencia

GPL-3.0 license

Repositorio

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/etetoolkit

Ref.

main

Estructura de archivos

📁 references/

📄 api_reference.md

📄 visualization.md

📄 workflows.md

📁 scripts/

📄 quick_visualize.py

📄 tree_operations.py

📄 SKILL.md