latchbio-integration
Construir pipelines de bioinformática con Latch SDK
También disponible en: davila7
Implementa flujos de trabajo de bioinformación listos para producción sin gestionar infraestructura. Crea pipelines serverless usando decoradores de Python con contenedorización automática, soporte GPU y almacenamiento en la nube integrado.
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Pruébalo
Usando "latchbio-integration". Create a Latch workflow for protein structure prediction
Resultado esperado:
- Usa el decorador @large_gpu_task con GPU nvidia-tesla-v100
- Importa alphafold desde el módulo latch.verified
- Configura la entrada vía LatchFile para secuencia FASTA
- Establece el directorio de salida con LatchDir para resultados PDB
- La plataforma maneja automáticamente la contenedorización con Docker
- Monitorea la ejecución vía panel de control de Latch
Usando "latchbio-integration". How do I set up a DESeq2 differential expression analysis?
Resultado esperado:
- Importa deseq2 desde el módulo latch.verified
- Define parámetros de entrada para matriz de conteos y metadatos de muestras
- Configura el directorio de salida para resultados y gráficos
- La plataforma aprovisiona recursos de computo apropiados
- Accede a los resultados a través de rutas de salida registradas
Usando "latchbio-integration". Configure GPU resources for AlphaFold on Latch
Resultado esperado:
- Usa el decorador @large_gpu_task para cargas de trabajo GPU
- Establece gpu_type a nvidia-tesla-v100 o nvidia-tesla-a100
- Configura requisitos de memoria según el tamaño de la proteína
- La plataforma maneja la programación de GPU automáticamente
- Monitorea la utilización de GPU durante la ejecución
Auditoría de seguridad
SeguroDocumentation-only skill containing only markdown files (.md) and JSON metadata. No executable source code present. All 285 static findings are false positives caused by the scanner misinterpreting markdown code block syntax and documentation examples as executable code. The 'backtick execution' findings are markdown code delimiters, 'weak cryptographic algorithm' findings are misinterpreted Python decorators, and 'credential access' findings demonstrate legitimate Latch SDK APIs. This is standard bioinformatics documentation teaching users how to use a cloud-based workflow platform.
Factores de riesgo
⚙️ Comandos externos (6)
⚡ Contiene scripts (2)
🌐 Acceso a red (2)
🔑 Variables de entorno (2)
Puntuación de calidad
Lo que puedes crear
Implementar pipelines de análisis RNA-seq
Construye flujos de trabajo completos de transcriptómica desde control de calidad hasta análisis de expresión diferencial.
Ejecutar predicción de estructura de proteínas
Ejecutar trabajos de AlphaFold o ColabFold con asignación automática de recursos GPU y almacenamiento en la nube.
Integrar herramientas de bioinformática verificadas
Combinar flujos de trabajo pre-construidos con pasos personalizados para pipelines de análisis especializados.
Prueba estos prompts
Crea un flujo de trabajo Latch que procese archivos usando el decorador @small_task y devuelva un resultado LatchFile.
Configura una tarea Latch para usar una GPU A100 para ejecución de modelos de aprendizaje profundo con especificaciones de recursos personalizadas.
Muestra cómo registrar un pipeline existente de Nextflow o Snakemake en la plataforma Latch.
Crea un pipeline completo de RNA-seq con tareas de control de calidad, alineamiento y cuantificación usando decoradores Latch.
Mejores prácticas
- Comienza con decoradores de tareas estándar (@small_task, @large_task) y escala recursos solo cuando el perfilado muestre necesidad
- Usa anotaciones de tipo y docstrings para todos los parámetros para auto-generar interfaces de flujos de trabajo
- Prueba flujos de trabajo localmente con Docker antes de registrarlos en la plataforma
Evitar
- Evita el sobreaprovisionamiento de recursos - las tareas GPU cuestan significativamente más que las tareas CPU
- No uses configuración dinámica de recursos en tiempo de ejecución - los decoradores deben ser estáticos
- Evita mezclar múltiples frameworks de flujos de trabajo en un solo pipeline sin separación clara
Preguntas frecuentes
¿Qué herramientas de bioinformática están disponibles como flujos de trabajo verificados?
¿Cómo configuro recursos GPU para mi flujo de trabajo?
¿Puedo importar pipelines existentes de Nextflow o Snakemake?
¿En qué se diferencia LatchFile de las rutas de archivos locales?
¿Qué recursos de computo están disponibles?
¿Cómo organizo datos experimentales en el Registry?
Detalles del desarrollador
Autor
K-Dense-AILicencia
MIT
Repositorio
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/latchbio-integrationRef.
main
Estructura de archivos