技能 gtars
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gtars

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Analyser les intervalles génomiques et les pistes de couverture

也可從以下取得: K-Dense-AI

L'analyse d'intervalles génomiques nécessite des outils spécialisés pour traiter les fichiers BED, détecter les chevauchements et générer des pistes de couverture. Gtars fournit des implémentations Rust hautes performances avec des liaisons Python pour les flux de travail en génomique computationnelle et apprentissage automatique.

支援: Claude Codex Code(CC)
🥉 72 青銅
1

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2

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3

開啟並開始使用

測試它

正在使用「gtars」。 Find overlaps between chip_peaks.bed and promoters.bed using gtars

預期結果:

  • 245 pics trouvés chevauchant les régions promotrices
  • Pics chevauchants écrits dans peaks_in_promoters.bed
  • Longueur moyenne de chevauchement : 432pb
  • Chromosomes les plus chevauchants : chr1 (89), chr2 (52), chr3 (38)

正在使用「gtars」。 Generate BigWig coverage track from ATAC-seq fragments

預期結果:

  • 1,2M fragments traités en 4,2 secondes
  • Piste de couverture enregistrée dans atac_coverage.bw
  • Pic d'accessibilité à chr1:780000-790000 (enrichissement 12,3x)

安全審計

安全
v5 • 1/17/2026

This is a legitimate genomic interval analysis toolkit. All 187 static findings are false positives: bash command examples in documentation (misidentified as shell execution), standard cryptographic digests for the GA4GH refget protocol in bioinformatics, memory-mapped file access for efficient large file handling, and system info commands during installation. No malicious code patterns, network exfiltration, credential access, or obfuscation detected.

8
已掃描檔案
1,560
分析行數
3
發現項
5
審計總數
審計者: claude 查看審計歷史 →

品質評分

45
架構
100
可維護性
87
內容
22
社群
100
安全
91
規範符合性

你能建構什麼

Analyse de chevauchement de pics

Identifier les éléments régulateurs chevauchants entre les pics ChIP-seq et les annotations de gènes.

Prétraitement ML génomique

Convertir les coordonnées génomiques en tokens discrets pour les modèles de transformers et l'apprentissage profond.

Traitement de fragments

Diviser les fragments ATAC-seq par codes-barres cellulaires et effectuer une analyse basée sur les clusters.

試試這些提示

Requête de chevauchement basique
Use gtars to find overlaps between two BED files: chip_peaks.bed and promoters.bed. Show regions that overlap.
Génération de couverture
Generate a BigWig coverage track from atac_fragments.bed using gtars uniwig with 10bp resolution.
Tokenisation ML
Create a TreeTokenizer from training_regions.bed and tokenize these genomic coordinates for a genomic transformer model.
Analyse de fragments
Split fragments.tsv by clusters.txt and generate coverage tracks for each cluster using gtars.

最佳實務

  • Construire les index IGD une fois et les réutiliser pour les requêtes répétées afin d'améliorer les performances
  • Utiliser le format BigWig au lieu de WIG pour les grands ensembles de données afin de réduire la taille des fichiers et permettre un accès aléatoire efficace
  • Activer le traitement parallèle pour les fichiers contenant plus de 100 000 régions

避免

  • Traiter des fichiers BED non validés sans vérifier que les noms de chromosomes correspondent à votre référence
  • Exécuter une analyse de couverture à résolution d'une base sur des données de génome entier sans considérations de mémoire
  • Utiliser des tokenizers sans comprendre l'impact du paramètre de résolution sur les modèles ML en aval

常見問題

Quelle version de Python est requise ?
Gtars nécessite Python 3.8 ou supérieur. Python 3.10+ recommandé pour de meilleures performances.
Cela peut-il fonctionner sur Windows ?
Les liaisons Python fonctionnent sur Windows via pip. Les outils CLI nécessitent une compilation Rust qui est prise en charge sur Windows via WSL.
Quelle quantité de mémoire est nécessaire ?
L'utilisation de la mémoire dépend de la taille de l'ensemble de données. Pour 1M de régions, prévoyez 2 à 4 Go de RAM. Utilisez le streaming pour les fichiers plus volumineux.
Mes données sont-elles en sécurité ?
Gtars traite les données localement. Aucune donnée n'est envoyée à des serveurs externes. Toutes les E/S de fichiers sont contrôlées par l'utilisateur.
Pourquoi ma requête est-elle lente ?
Construisez un index IGD avant d'interroger. Activez le traitement parallèle avec le flag --threads. Utilisez le mode mappé en mémoire pour les fichiers volumineux.
Comment cela se compare-t-il à BEDTools ?
Gtars offre des performances basées sur Rust avec des liaisons Python. Détection de chevauchement similaire mais ajoute la tokenisation pour le ML et le support BigWig.