Habilidades gtars
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gtars

Seguro ⚙️ Comandos externos📁 Acceso al sistema de archivos

Analizar intervalos genómicos y pistas de cobertura

También disponible en: davila7

Procesar y analizar datos de intervalos genómicos para investigación bioinformática. Gtars proporciona herramientas de alto rendimiento para detección de superposiciones, análisis de cobertura y tokenización ML de secuencias genómicas.

Soporta: Claude Codex Code(CC)
📊 71 Adecuado
1

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2

Subir en Claude

Ve a Configuración → Capacidades → Skills → Subir skill

3

Activa y empieza a usar

Pruébalo

Usando "gtars". Find overlaps between my ChIP-seq peaks and gene promoters

Resultado esperado:

  • Overlapping peaks: 1,234 regions found
  • Peak distribution: 45% in promoter regions, 30% in enhancers, 25% intergenic
  • Results saved to peaks_in_promoters.bed

Usando "gtars". Generate coverage track from ATAC-seq data

Resultado esperado:

  • Coverage track generated: atac_coverage.bw
  • Resolution: 10bp
  • Total bases covered: 2.1 billion
  • Peak accessibility regions identified: 150,000

Auditoría de seguridad

Seguro
v4 • 1/17/2026

All 209 static findings are false positives. The static analyzer incorrectly flagged markdown documentation syntax as security risks. No malicious code present. This is a legitimate genomic analysis toolkit.

9
Archivos escaneados
3,532
Líneas analizadas
2
hallazgos
4
Auditorías totales

Factores de riesgo

⚙️ Comandos externos (3)
references/cli.md:7-213 references/coverage.md:9-155 references/python-api.md:7-193
📁 Acceso al sistema de archivos (1)
references/python-api.md:154-207
Auditado por: claude Ver historial de auditorías →

Puntuación de calidad

45
Arquitectura
100
Mantenibilidad
85
Contenido
21
Comunidad
100
Seguridad
91
Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Análisis de superposición de picos

Identificar elementos regulatorios superpuestos y anotar variantes comparando picos de ChIP-seq.

Visualización de cobertura

Generar pistas de cobertura a partir de datos de ATAC-seq o ChIP-seq para visualización en navegadores genómicos.

Preprocesamiento genómico para ML

Convertir regiones genómicas en tokens discretos para entrenar modelos transformer en secuencias de ADN.

Prueba estos prompts

Consulta básica de superposición 
Use gtars to build an IGD index from my peaks.bed file and query overlaps with promoters.bed.
Generación de cobertura 
Generate a BigWig coverage track from my ATAC-seq fragments using gtars uniwig with 10bp resolution.
Tokenización para ML 
Create a TreeTokenizer from my training_regions.bed and tokenize the genomic coordinates for ML model input.
Procesamiento de fragmentos 
Split my fragments.tsv by cell barcodes using gtars fragsplit and output to cluster-specific directories.

Mejores prácticas

  • Usar el modo mapeado en memoria (mmap=True) al procesar archivos genómicos grandes para mejor rendimiento.
  • Construir índices IGD una vez y reutilizarlos para múltiples consultas de superposición.
  • Especificar el conteo de hilos explícitamente para uso predecible de recursos en procesamiento por lotes.

Evitar

  • No procesar archivos de escala GB sin habilitar el modo mapeado en memoria.
  • Evitar ejecutar múltiples comandos gtars secuencialmente cuando hay procesamiento paralelo disponible.
  • No omitir la validación de formato al integrar con pipelines externos.

Preguntas frecuentes

¿Qué formatos de archivo soporta gtars?
Gtars soporta BED para intervalos, WIG/BigWig para pistas de cobertura, FASTA para genomas de referencia, y TSV para archivos de fragmentos.
¿Necesito tener Rust instalado para usar gtars?
Los enlaces de Python funcionan sin Rust. La CLI requiere Rust/Cargo solo si se instala desde código fuente.
¿Cómo se compara gtars con bedtools?
Gtars ofrece operaciones de intervalo similares con rendimiento de Rust, además de tokenización ML especializada y soporte BigWig.
¿Puede gtars manejar archivos de escala cromosómica?
Sí, el modo mapeado en memoria permite procesar archivos de escala cromosómica con uso mínimo de RAM.
¿Qué es la indexación IGD?
Integrated Genome Database es una estructura de datos para consultas rápidas de superposición en grandes colecciones de intervalos genómicos.
¿Es gtars compatible con geniml?
Sí, gtars es la base de geniml y proporciona operaciones de preprocesamiento central para flujos de trabajo genómicos de ML.

Detalles del desarrollador

Licencia

MIT

Repositorio

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

Ref.

main

Estructura de archivos

📁 references/

📄 cli.md

📄 coverage.md

📄 overlap.md

📄 python-api.md

📄 refget.md

📄 tokenizers.md

📄 evaluation_output.json

📄 SKILL.md