scikit-bio
Analizar datos biológicos con scikit-bio
También disponible en: davila7
Procesar secuencias biológicas, calcular métricas de diversidad y realizar pruebas estadísticas en datos microbiológicos y ecológicos. Esta skill proporciona orientación completa para flujos de trabajo de bioinformática incluyendo alineamiento de secuencias, análisis filogenético y ordenación.
Descargar el ZIP de la skill
Subir en Claude
Ve a Configuración → Capacidades → Skills → Subir skill
Activa y empieza a usar
Pruébalo
Usando "scikit-bio". Calcular métricas de diversidad desde mi tabla OTU
Resultado esperado:
- Lee tu tabla BIOM: Table.read('table.biom')
- Calcula diversidad alfa: alpha_diversity('shannon', counts, ids=sample_ids)
- Calcula diversidad beta: beta_diversity('braycurtis', counts, ids=sample_ids)
- Ejecuta PERMANOVA: permanova(distance_matrix, grouping, permutations=999)
Usando "scikit-bio". Construir un árbol filogenético desde mis secuencias
Resultado esperado:
- Lee secuencias de FASTA: skbio.DNA.read('sequences.fasta')
- Calcula matriz de distancia: seq1.distance(seq2) o usa kmer_distance
- Construye árbol con NJ: nj(distance_matrix)
- Calcula distancia Robinson-Foulds: tree.robinson_foulds(other_tree)
Auditoría de seguridad
SeguroDocumentation-only skill with no executable code. All 133 static findings are false positives: detected backticks are markdown code delimiters, C2 keywords are scientific abbreviations (PC1, CCA, RDA for ordination methods), weak crypto flags are biological substitution matrices (BLOSUM62 for protein alignments), and URLs are official documentation links. No command injection, network exfiltration, or malicious patterns exist.
Factores de riesgo
⚙️ Comandos externos (5)
🌐 Acceso a red (1)
Puntuación de calidad
Lo que puedes crear
Analizar diversidad del microbioma
Calcular diversidad alfa y beta desde tablas OTU y realizar pruebas PERMANOVA en agrupamientos de muestras.
Construir árboles filogenéticos
Construir árboles desde alineamientos de secuencias y calcular distancias Robinson-Foulds para comparación de árboles.
Procesar datos de secuencias
Leer, filtrar y transformar secuencias biológicas en más de 19 formatos de archivo con validación.
Prueba estos prompts
Muéstrame cómo leer un archivo FASTA con skbio, calcular el complemento inverso y encontrar motivos usando patrones de expresiones regulares.
Guíame a través del cálculo de diversidad alfa Shannon desde una matriz de conteos y computar diversidad beta Bray-Curtis entre muestras.
Ayúdame a construir un árbol filogenético usando Neighbor Joining desde una matriz de distancia y calcular distancias patrísticas entre taxones.
Muéstrame cómo ejecutar una prueba PERMANOVA en una matriz de distancia para determinar si los grupos de muestras difieren significativamente, con 999 permutaciones.
Mejores prácticas
- Usar generadores (skbio.io.read) para archivos de secuencias grandes para evitar problemas de memoria
- Integrar con pandas y numpy para análisis y visualización posteriores
- Validar que los IDs de secuencias coincidan entre archivos antes de cálculos de diversidad
Evitar
- No usar frecuencias relativas para conteos - convertir a enteros primero
- No mezclar árboles enraizados y no enraizados al calcular distancias Robinson-Foulds
- No omitir PERMDISP al ejecutar PERMANOVA - verificar supuestos de dispersión
Preguntas frecuentes
¿Qué formatos de archivo soporta scikit-bio?
¿Cómo calculo diversidad filogenética?
¿Cuál es la diferencia entre diversidad alfa y beta?
¿Puedo usar scikit-bio con QIIME 2?
¿Cómo manejo archivos de secuencias grandes de manera eficiente?
¿Qué pruebas estadísticas están disponibles para datos ecológicos?
Detalles del desarrollador
Autor
K-Dense-AILicencia
BSD-3-Clause license
Repositorio
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/scikit-bioRef.
main
Estructura de archivos